版權宣告：本套技術專欄是作者（秦凱新）平時工作的總結和昇華，通過從真實商業環境抽取案例進行總結和分享，並給出商業應用的調優建議和叢集環境容量規劃等內容，請持續關注本套部落格。版權宣告：禁止轉載，歡迎學習。QQ郵箱地址：1120746959@qq.com，如有任何問題，可隨時聯絡。
1 Flink 應用程式啟動
./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024
-c streaming.SoetWindowWordCountJavaCheckPoint（入口類）
/usr/local/install/testJar/FlinkExample-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar （jar路徑）
--port 9010
複製程式碼
2 Checkpoint 儲存與恢復
2.1 Checkpoin設定與儲存
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預設情況下，如果設定了Checkpoint選項，則Flink只保留最近成功生成的1個Checkpoint，而當Flink程式失敗時，可以從最近的這個Checkpoint來進行恢復。但是，如果我們希望保留多個Checkpoint，並能夠根據實際需要選擇其中一個進行恢復，這樣會更加靈活，比如，我們發現最近4個小時資料記錄處理有問題，希望將整個狀態還原到4小時之前
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Flink可以支援保留多個Checkpoint，需要在Flink的配置檔案conf/flink-conf.yaml中，新增如下配置，指定最多需要儲存Checkpoint的個數。
state.checkpoints.num-retained: 20 複製程式碼 -
這樣設定以後就檢視對應的Checkpoint在HDFS上儲存的檔案目錄 hdfs dfs -ls hdfs://namenode:9000/flink/checkpoints 如果希望回退到某個Checkpoint點，只需要指定對應的某個Checkpoint路徑即可實現
2.2 Checkpoint恢復
- 如果Flink程式異常失敗，或者最近一段時間內資料處理錯誤，我們可以將程式從某一個Checkpoint點進行恢復
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-s 後面接的就是待恢復checkpoint的路徑。
bin/flink run -s hdfs://namenode:9000/flink/checkpoints/467e17d2cc343e6c56255d222bae3421/chk-56/_metadata flink-job.jar
3 SavePoint 剖析
3.1 全域性一致性快照
- Flink通過Savepoint功能可以做到程式升級後，繼續從升級前的那個點開始執行計算，保證資料不中斷
- 全域性，一致性快照。可以儲存資料來源offset，operator操作狀態等資訊
- 可以從應用在過去任意做了savepoint的時刻開始繼續消費
3.2 checkpoint理論
- 應用定時觸發，用於儲存狀態，會過期
- 內部應用失敗重啟的時候使用
3.3 savePoint 理論
- 使用者手動執行，是指向Checkpoint的指標，不會過期，在升級的情況下使用
- 注意：為了能夠在作業的不同版本之間以及 Flink 的不同版本之間順利升級，強烈推薦通過 uid(String) 方法手動的給運算元賦予 ID，這些 ID 將用於確定每一個運算元的狀態範圍。如果不手動給各運算元指定 ID，則會由 Flink 自動給每個運算元生成一個 ID。
- 只要這些 ID 沒有改變就能從儲存點（savepoint）將程式恢復回來。而這些自動生成的 ID 依賴於程式的結構，並且對程式碼的更改是很敏感的。因此，強烈建議使用者手動的設定 ID。
3.4 savePoint的使用
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1：在flink-conf.yaml中配置Savepoint儲存位置
不是必須設定，但是設定後，後面建立指定Job的Savepoint時，可以不用在手動執行命令時指定Savepoint的位置：
state.savepoints.dir: hdfs://namenode:9000/flink/savepoints 複製程式碼 -
2：觸發一個savepoint【直接觸發或者在cancel的時候觸發】
bin/flink savepoint jobId [targetDirectory] [-yid yarnAppId]【針對on yarn模式需要指定-yid引數】 bin/flink cancel -s [targetDirectory] jobId [-yid yarnAppId]【針對on yarn模式需要指定-yid引數】 複製程式碼
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3：從指定的savepoint啟動job
bin/flink run -s savepointPath [runArgs] 複製程式碼
4 結語
牛刀小試，可能寫的並不是太專業，Flink是一個新型的大資料處理引擎，資料尚不足，辛苦成文，各自珍惜，謝謝！
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秦凱新 於深圳 201811252101