Flink中appliction 模式怎么从 checkpoint 保存的地方 启动?
在Flink中,应用程序模式(Application Mode)的作业可以通过以下步骤从检查点保存的地方启动:
首先,确保你已经设置了Flink检查点相关的配置。在Flink的配置文件(flink-conf.yaml)中,你需要设置以下参数:
jobmanager.checkpoints.dir: <checkpoint directory>
state.backend: filesystem
其中,<checkpoint directory>
是用于保存检查点的目录路径。
在你的Flink应用程序中,你需要使用CheckpointedFunction
来标记需要进行检查点操作的函数。这个函数会在每个时间窗口结束后触发一次检查点保存。例如:
public class MyFunction extends RichMapFunction<String, Integer> implements CheckpointedFunction {
private ValueState<Integer> countState;
// ...
@Override
public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
countState.clear(); // 清除旧的状态数据
countState.update(value); // 更新状态数据
}
// ...
}
在你的Flink应用程序中,你需要使用StreamExecutionEnvironment
来设置检查点策略和重启方式。例如:
Configuration config = new Configuration();
config.setString("state.backend", "filesystem");
config.setString("checkpointing.interval", "10000"); // 设置检查点间隔为10秒
config.setString("savepoints.path", "/path/to/savepoints"); // 设置保存点路径
config.setBoolean("failover-strategy.restart-job", true); // 设置重启作业的策略为失败时重启
config.setBoolean("failover-strategy.ignore-checkpoints", false); // 设置忽略检查点的策略为不忽略
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setConfig(config);
env.enableCheckpointing(60000); // 启用检查点,并设置最小间隔为60秒
env.addSource(new MySourceFunction()); // 添加数据源函数
env.map(new MyFunction()); // 应用映射函数
env.print(); // 打印结果
env.execute("My Flink Job"); // 执行作业
当你需要从检查点保存的地方启动作业时,你可以使用Savepoint
类来加载检查点信息。例如:
```java
Configuration config = new Configuration();
config.setString("state.backend", "filesystem");
config.setString("checkpoints.dir", "/path/to/checkpoints"); // 设置检查点目录路径
config.setBoolean("failover-strategy.restart-job", true); // 设置重启作业的策略为失败时重启
config.setBoolean("failover-strategy.ignore-checkpoints", false); // 设置忽略检查点的策略为不忽略
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setConfig(config);
env.enableCheckpointing(60000); // 启用检查点,并设置最小间隔为60秒
env.addSource(new MySourceFunction()); // 添加数据源函数
env.map(new MyFunction()); // 应用映射函数
env.print(); // 打印结果
// 加载最近的检查点信息并恢复作业状态
long latestCheckpointId = getLatestCheckpointId(); // 获取最新的检查点ID,可以根据实际情况实现该逻辑
List savepoints = env.getCheckpointData().getAllSavepoints(); // 获取所有保存点的信息
for (Savepoint savepoint : savepoints) {
if (savepoint.getCheckpointId() == latestCheckpointId) {
try {
env.restoreSavepoint(savepoint); // 恢复最近的检查点状态
break; // 如果成功恢复,则退出循环
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace(); // 如果恢复失败,则打印异常信息并继续尝试其他保存点或重新执行作业
}
} else {
// 如果当前保存点的ID小于最新的检查点ID,则说明已经找到最近的检查点,无需继续尝试其他保存点或重新执行作业。可以在这里进行相应的处理。
break;
}
}
env.execute("My Flink Job from Checkpoint"); // 执行从检查点恢复的作业
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。