flink-sql 可以配置退出时不清理 checkpoint 嘛

在阿里云实时计算 Flink 中，flink-sql 作业默认会在退出时清理 checkpoint。如果希望在退出时不清理 checkpoint，可以通过在 SQL 语句中设置对应的参数来实现。

具体来说，可以通过在 SQL 语句中使用 SET 语句来设置 ExecutionCheckpointingOptions.DISABLE_EXTERNALIZED_CHECKPOINTS 参数，该参数的值为 true，表示在作业退出时不清理 checkpoint。例如：

SET ExecutionCheckpointingOptions.DISABLE_EXTERNALIZED_CHECKPOINTS='true';

-- 这里写具体的查询语句

在上述代码中，通过 SET 语句设置 DISABLE_EXTERNALIZED_CHECKPOINTS 参数的值为 true，表示在作业退出时不清理 checkpoint。然后在语句中写入具体的查询逻辑。

设置该参数可能会影响作业的恢复能力和资源占用情况，建议根据具体情况进行权衡和测试。

可以通过在 Flink SQL 配置文件中设置 checkpoint 模式来实现不清理 checkpoint。例如，可以在 flink-conf.yaml 文件中添加以下配置：

state.backend: rocksdb
state.backend.checkpointing.checkpoints-in-externalized-directory: true
state.savepoints.dir: hdfs://localhost:9000/flink/checkpoints

通过这个配置，Flink 将 checkpoint 存储在外部目录，并且在退出时不会清理 checkpoint。这意味着当您重启程序时，Flink 会检查 checkpoint 是否存在并使用其进行恢复。

要实现在重新运行 SQL 时指定 checkpoint 进行恢复，则可以通过以下步骤进行操作：

1. 在 flink-conf.yaml 文件中配置 checkpoint 存储位置，如上所述。
2. 在 SQL 中添加如下语句：

SET execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention.enabled = "true";

这将启用外部化 checkpoint 保留，并且 checkpoint 将存储在您上面配置的目录中。然后，您可以在重新运行 SQL 时使用以下命令来恢复 checkpoint：

RESTORE [FULL|INCREMENTAL] FROM 'hdfs://localhost:9000/flink/checkpoints';

将路径更改为您配置的目录并使用适当的恢复类型（FULL 或 INCREMENTAL）。这样，Flink 将使用指定的 checkpoint 进行恢复，而不是从头开始重新计算。

答案是肯定的。如果我们这样配置当flink-sql退出的时候，checkpoint目录是不会被删除，这个你需要注意。

Flink SQL 支持在退出应用程序时不清理 Checkpoint，以便在重启应用程序时可以使用 Checkpoint 进行恢复。

具体来说，您可以在 Flink SQL 中配置以下两个参数：

• execution.checkpointing.enabled: 此参数用于启用 Flink SQL 应用程序的 Checkpoint 功能，其默认值为 true。

• state.checkpoints.dir: 此参数用于指定将状态数据持久化到哪个目录下。例如，您可以将其设置为 file:///opt/flink/checkpoints。如果您希望 Flink SQL 应用程序退出时不清理 Checkpoint，请确保在重启应用程序时使用相同的 Checkpoint 目录位置。

如果您希望在使用上述配置的情况下重新启动 Flink SQL 应用程序时恢复 Checkpoint，请按照以下步骤操作：

1. 启动 Flink 集群，并将 Flink SQL 应用程序提交到集群中运行。

2. 在 Flink WebUI 或者命令行中查看 Flink SQL 应用程序的 JobID。例如，您可以使用命令 flink list -a 在命令行中查看所有正在运行的作业。

3. 在 Flink WebUI 或者命令行中执行如下命令，以重新启动 Flink SQL 应用程序并恢复 Checkpoint：

flink run -s <checkpoint_path> -d <path_to_flink_sql_jar> <job_id>

其中，<checkpoint_path> 是上一次 Flink SQL 应用程序退出时保存 Checkpoint 的位置，<path_to_flink_sql_jar> 是 Flink SQL 应用程序的路径，<job_id> 是 Flink SQL 应用程序的 JobID。该命令将重新启动 Flink SQL 应用程序，并从指定的 Checkpoint 恢复状态。

需要注意的是，在重启应用程序时，Flink 将会检查 Checkpoint 是否存在，如果存在将会使用它在上一次的状态来恢复应用程序，否则将会从头开始处理数据。另外，如果在应用程序运行期间没有生成任何 Checkpoint，那么无法使用 Checkpoint 恢复应用程序。

是的，flink-sql 可以配置退出时不清理 checkpoint。可以通过设置 Flink 配置参数 retention.retention-type 和 retention.retention-list 参数来控制 checkpoint 的清理。

• retention.retention-type: 设置 checkpoint 的保留策略类型，默认值为 "delete"，即删除策略。可设置为 "externalized"，表示将 checkpoint 留在外部存储系统中，不会被清理掉。
• retention.retention-list: 设置保留的 checkpoint 目录列表，如果 retention-type 设置为 "delete"，则列表中的 checkpoint 目录不会被删除。

例如，可以在 Flink 配置文件中添加以下配置：

# 设置 checkpoint 保留类型为 "externalized"，即外部化
flink.checkpoint.retain-externalized-checkpoints: true
# 设置保留的 checkpoint 目录列表
flink.checkpoint.externalized-checkpoint-retention.enabled: true
flink.checkpoint.externalized-checkpoint-retention.retention-list: '<checkpoint_directory>/*'

这样配置后，当 flink-sql 退出时，checkpoint 目录将不会被删除。注意，外部化的 checkpoint 需要手动清理。

Checkpoint作业运行底层自动进行，默认3min一次Checkpoint，一次Checkpoint超时10min，Checkpoint完成时，在用户给定的外部持久化 存储保存;当作业FAILED(或者 CANCELED)时，外部 存储的Checkpoint会保留下来。Checkpoint保存在哪个文件下具体可以参考查看历史作业实例日志。

可以通过设置 Flink 的 CheckpointConfig 来控制退出时是否清理 checkpoint。具体来说，可以设置 CheckpointConfig 的属性 externalizedCheckpointsEnabled 为 true，表示将 checkpoint 存储到外部存储系统（如 HDFS）中，从而在 Flink 退出时不会删除 checkpoint 数据。

在重跑 SQL 时，可以通过指定 checkpoint 来进行恢复。具体来说，可以使用 Flink SQL 的 SET 命令来设置 checkpoint 相关的参数，如：

SET execution.checkpointing.mode = 'EXACTLY_ONCE'; SET execution.checkpointing.interval = '10s'; SET execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention = 'RETAIN_ON_CANCELLATION'; SET execution.checkpointing.externalized-checkpoint-enabled = 'true'; SET execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retain-externalized = 'true'; SET execution.checkpointing.externalized-checkpoint-path = 'hdfs:///flink/checkpoints'; 其中，execution.checkpointing.externalized-checkpoint-enabled 和 execution.checkpointing.externalized-checkpoint-path 分别表示是否启用外部化 checkpoint 和 checkpoint 存储路径。在重跑 SQL 时，可以通过设置 execution.checkpointing.externalized-checkpoint-path 来指定要恢复的 checkpoint 路径。

要配置 Flink SQL 任务在退出时不清理检查点，您需要在提交任务时设置 execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention 参数为 RETAIN_ON_CANCELLATION。

可以。Flink SQL 可以通过设置配置参数 state.ttl.cleanup-include-deltas 的值来控制 Flink 退出时是否清理 Checkpoint。

具体来说，如果将 state.ttl.cleanup-include-deltas 设置为 false，则 Flink 在退出时不会清理 Delta Checkpoint，这通常用于在调试或测试时保留 Checkpoint 数据以便进行后续分析。

例如，在 SQL CLI 中可以使用如下命令来设置该参数的值：

SET state.ttl.cleanup-include-deltas = false;

需要注意的是，虽然在某些情况下保留 Checkpoint 数据可能会有一定的帮助，但同时也会增加系统存储和管理成本，因此需要谨慎使用。

Flink SQL 是 Apache Flink 的一个组件，它提供了基于 SQL 的查询和分析的功能。在使用 Flink SQL 时，常常会遇到需要从上一次故障中恢复应用程序状态的情况，即所谓的“容错”（fault-tolerance）。

Flink SQL 将状态保存在 Checkpoint 中，并在应用程序故障时自动将其恢复。Checkpoint 包括所有流数据、操作符状态以及元数据信息。此外，Flink 还根据 Checkpoint 自动重新启动失败的任务，并使得整个作业达到系统级别的完全容错性。

默认情况下，在应用程序正常退出时，Flink 会删除已完成 Checkpoint 和 Savepoint。不过，可以通过设置几个配置项来实现您所需的行为：

• state.checkpoints.cleanup.enable: 是否在应用程序正常终止时清理 Checkpoint 默认是 true，如果要保留 checkpoint 可以设置为 false。
• state.savepoints.dir: 存储路径，默认跟 TaskManager 主机的本地文件系统有关，但也可以是 HDFS 或其他支持的文件系统
• state.checkpoints.dir: 所有 checkpoint 路径

在 Flink SQL 应用程序中，我们可以通过以下方式来指定应该加载哪个 Checkpoint 来进行状态恢复：

SET senv.restart-strategy.type=fixed-delay 
SET senv.restart-strategy.attempts=3 
SET senv.restart-strategy.delay=10s 

SET senv.execution.checkpointing.mode=EXACTLY_ONCE 
SET senv.execution.checkpointing.interval=1min 

SET 
senv.execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints=2 

SET senv.execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention=RETAIN_ON_CANCELLATION 
# 可以定义使用的 checkpoint 的 ID，用于作业重新启动和状态恢复
Set jobmanager.execution.failover-strategy: region，priority 

其中 externalized-checkpoint-retention 属性可以设置，在取消任务时是否要保留已完成 Checkpoint。将其设置为 RETAIN_ON_CANCELLATION 即可保留。

在重新提交作业时，可以通过指定一个 Savepoint 或者 Checkpoint 来实现带有特定状态的应用程序的重启。由于如果需要按特定顺序执行几个重启步骤，因此您必须手动维护并记录每个 Checkpoint id 或 Savepoint id。

然后在 sql 语句中指定：

SET senv.execution.checkpointing.mode = AT_LEAST_ONCE;
SET senv.execution.checkpointing.interval='500ms';
SET restart_strategy.type=fixed-delay;
SET restart_strategy.restart-timeout='10 minute';

SELECT ...

FROM …

WHERE ...

WITH (
 'connector.type' = 'jdbc',
 'url'= ... ,
 'table-name'= ... ,
 'buffer-size'=...,
 'parallelism'=...
)

注意：上面代码中最后一行即InsertSql 中除了字段内容外，还可以插入我们具体想设定的参数，如buffer size、parallelism 等等从而达到我们想要的效果。

以上是关于 Flink SQL 如何通过指定 Checkpoint 进行状态恢复的详细介绍，希望对您有所帮助。

Flink SQL是建立在Flink DataStream API之上的,所以重跑一条Flink SQL语句时可以采用Flink DataStream API中的checkpoint续跑功能。具体步骤如下: 1. 首先,在第一次运行Flink SQL作业时,需要配置checkpoint,并指定checkpoint的存储位置。例如:

SET 'execution.checkpointing.interval' = '5min';
SET 'execution.checkpointing.mode' = 'exactly-once';
SET 'execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention' = 'RETAIN_ON_CANCELLATION';
SET 'execution.checkpointing.externalize-checkpoints' = 'true'; 
SET 'execution.checkpointing.checkpoint-storage' = '/checkpoint/path'; 

这会将checkpoint数据持久化存储在指定路径/checkpoint/path下。 2. 取消作业时,不清理checkpoint数据。这可以通过上一步的RETAIN_ON_CANCELLATION配置实现。 3. 在重新执行同一条Flink SQL语句时,指定初始checkpoint来恢复状态。例如:

SET 'execution.checkpointing.resume-from-latest-savepoint' = 'true';
SET 'execution.checkpointing.restore-from-checkpoint' = '/checkpoint/path/chk-point_pid=...'  

其中,/checkpoint/path/chk-point_pid=...指定要恢复的checkpoint文件路径。 4. Flink将从指定的checkpoint中恢复状态,并从checkpoint记录的位置继续进行SQL的执行和计算。 这种方式允许你在取消Flink SQL作业后,通过指定checkpoint进行重跑和状态恢复。但是,需要注意: 1. 作业取消前必须已启用checkpoint且配置为在取消时保留(RETAIN_ON_CANCELLATION)。 2. 重跑作业的环境必须与初始作业相同,特别是并行度设置需要一致,否则无法恢复状态。 3. 若环境中原始数据已发生变更,则从checkpoint恢复至新数据位置之间的数据可能重复或丢失。这需要业务保证幂等或可以容忍。 4. 重跑过程中的遇到的故障,将导致无法继续恢复,需要重新指定checkpoint重跑。 所以,这种checkpoint续跑机制对于一定期间内的作业取消重跑还是比较有用的,但环境和数据的变化可能导致的影响也需要在设计和应用中考虑。

是可以的。 在 Flink SQL 中，可以通过设置 ExecutionCheckpointingOptions.CHECKPOINT_RETENTION_TIME 配置项来控制 Checkpoint 的保留时间，从而实现在退出时不清理 Checkpoint。另外，可以通过设置 ExecutionCheckpointingOptions.EXTERNALIZED_CHECKPOINT 手动指定 Checkpoint 的保存路径，然后在重跑 SQL 时指定该路径进行恢复。具体操作可以参考 Flink 官方文档中的相关章节。

在 Flink SQL 中，可以通过设置 state.ttl 参数来控制状态的过期时间。默认情况下，状态会在作业完成后自动清理，可以通过将 state.ttl 参数设置为较大的值来延长状态的存储时间。同时，在重新启动 Flink 程序时，可以指定 checkpoint 的位置来恢复程序的状态。

具体来说，您可以按照以下步骤配置 Flink SQL 程序：

在 SQL 中设置 state.ttl 参数。可以在 SQL 中添加以下语句：

SET table.exec.state.ttl = '24h';

其中，24h 表示状态的过期时间为 24 小时。可以根据实际需求进行调整。

在重新启动 Flink 程序时，指定 checkpoint 的位置。可以在启动命令中添加以下参数：

./bin/flink run -s /path/to/checkpoint

其中，/path/to/checkpoint 表示 checkpoint 的位置。通过指定该参数，程序可以从指定的 checkpoint 处恢复状态，而不是从头开始执行。

需要注意的是，如果设置了较大的 state.ttl 参数，可能会增加状态的存储成本和读写负担。同时，在重新启动 Flink 程序时，如果指定了 checkpoint 的位置，可能会导致程序重复消费一些数据，从而产生一些不一致的结果。因此，在配置 state.ttl 参数和指定 checkpoint 时，需要根据实际情况进行权衡和调整。

是的，你可以在 Flink SQL 中配置退出时不清理 Checkpoint，并且可以通过指定 Checkpoint 来恢复之前的状态。

具体来说，可以通过修改 Flink 配置文件中的以下参数来实现：

state.checkpoints.dir: hdfs://localhost:9000/flink/checkpoints   # 设置 Checkpoint 存储目录
state.savepoints.dir: hdfs://localhost:9000/flink/savepoints     # 设置 Savepoint 存储目录
state.backend: filesystem                                       # 设置存储后端类型为文件系统

如果你使用的是 RocksDB 或其他类型的存储后端，需要根据实际情况进行配置。

然后，在 Flink SQL 中，可以通过设置 SET checkpoint_enabled = 'true' 来启用 Checkpoint，并通过 SET checkpoint_dir = '/path/to/checkpoints' 指定 Checkpoint 存储目录。例如，下面是一个示例 SQL 语句：

SET checkpoint_enabled = 'true';
SET checkpoint_dir = 'hdfs://localhost:9000/flink/checkpoints';

-- 在这里写入你的 SQL 查询语句
SELECT ...
FROM ...
WHERE ...

-- 提交 SQL 查询任务
INSERT INTO my_table

上述 SQL 语句中，我们先通过 SET checkpoint_enabled 和 SET checkpoint_dir 方法启用和指定 Checkpoint 相关配置。然后，执行 SQL 查询并将结果输出到 my_table 表中。

在任务退出时，Flink 会将最后一个 Checkpoint 状态保存到指定的 Checkpoint 存储目录中，并生成一个 Savepoint。你可以通过 flink savepoint 命令来创建 Savepoint，并指定它的路径：

./bin/flink savepoint <job-id> [<savepoint-directory>]

例如，下面是一个示例命令：

./bin/flink savepoint 8fae5d64a3e3b1da8f7c9b9a24d1ade2 hdfs://localhost:9000/flink/savepoints

上述命令中，我们指定了 Job ID 和 Savepoint 目录，表示将当前任务的状态保存到指定的 Savepoint 中。

当需要恢复之前的状态时，可以使用 flink run -s 命令来从指定的 Savepoint 启动 Flink 任务：

./bin/flink run -s <savepoint-path> <JAR-file>

例如，下面是一个示例命令：

./bin/flink run -s hdfs://localhost:9000/flink/savepoints/savepoint-8fae5d-4ee4ff4d7044 ./my-job.jar

上述命令中，我们指定了 Savepoint 路径和 JAR 文件路径，表示使用指定的 Savepoint 来启动 Flink 任务。

在 Flink SQL 中，可以通过配置 Checkpoint 相关的参数来实现在退出时不清理 Checkpoint，然后重跑 SQL 时指定 Checkpoint 进行恢复。具体操作如下：

在 flink-conf.yaml 文件中设置 Checkpoint 参数 首先，您需要在 Flink 配置文件 flink-conf.yaml 中设置 Checkpoint 的相关参数。找到以下配置项:

state.checkpoints.dir: file:///path/to/checkpoints 将其修改为：

state.checkpoints.dir: hdfs:///path/to/checkpoints state.savepoints.dir: hdfs:///path/to/savepoints state.backend.fs.checkpointdir: /path/to/fs_checkpoint 上述配置将 Checkpoint 存储到 HDFS 上，并且启用了文件系统 Checkpoint。state.checkpoints.dir 是存储 Checkpoint 的路径，state.savepoints.dir 是存储 Savepoint 的路径，state.backend.fs.checkpointdir 是使用文件系统作为 Checkpoint 存储时的路径。

在 SQL 中启用 Checkpoint 接下来，在 SQL 中启用 Checkpoint。在您的 SQL 文件或程序中添加以下语句：

SET execution.checkpointing.mode = 'EXACTLY_ONCE';

SET execution.checkpointing.interval = '10s';

SET execution.checkpointing.timeout = '60s';

SET execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints = '1'; 这些语句分别设置了 Checkpoint 的模式、间隔、超时时间和并发数。如果您希望在退出时不清理 Checkpoint，则需要将 execution.checkpointing.cleanup-on-failure 参数设置为 false。例如：

SET execution.checkpointing.cleanup-on-failure = 'false'; 恢复 Checkpoint 在重跑 SQL 时，您可以通过以下语句来指定要恢复的 Checkpoint：

SET execution.restore-from = 'latest-checkpoint'; 该语句将从最新的 Checkpoint 中恢复状态。如果需要从特定的 Checkpoint 恢复，则可以将其指定为参数值。例如：

SET execution.restore-from = 'hdfs:///path/to/checkpoints/chk-123456789'; 上述语句将从名为 chk-123456789 的 Checkpoint 中恢复状态。

请注意，在启用 Checkpoint 后，Flink 会自动将任务的状态和元数据保存到存储设备中。如果您不希望在退出时清理 Checkpoint，则需要手动删除过期的 Checkpoint 数据，避免占用过多存储空间。

Flink SQL 中的 Checkpoint 实际上是由 Flink 引擎提供的机制，用于实现容错性的保证。因此，如果你想要在退出时避免清除 Checkpoint，需要在 Flink 引擎的配置文件中进行配置。

具体来说，可以通过修改 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 来实现该功能。具体步骤如下：

找到 Flink 安装路径下的 conf 文件夹，如果没有则可以在安装路径下创建该文件夹。

打开 conf/flink-conf.yaml 文件，找到 state.checkpoints.dir 参数，该参数指定了 Checkpoint 存储的目录路径。

例如，可以将其配置为：state.checkpoints.dir: file:///path/to/checkpoints。

注意，这里使用了本地文件系统，如果需要使用分布式文件系统（如 HDFS），可以在 file:// 前添加对应的协议。