Flink Barrier：流经算子做Checkpoint时，数据是否停止？

Flink Barrier：流经算子做Checkpoint时，数据是否停止？

在大数据处理领域，Apache Flink是一个强大的流处理引擎，可以支持高效的数据流处理和持久化。Flink提供了Checkpoint机制，用于实现流处理中的容错能力。在进行Checkpoint时，数据是否停止成为一个常见的疑问，本文将对此进行详细解答。

首先，让我们来了解Flink中的Barrier机制。在Flink中，当数据流经过一个Operator（算子）时，Flink会为每个并行的子任务插入特殊的Barrier标记。这些Barrier标记用于在进行Checkpoint时，将数据流分成不同的片段，并保证在进行Checkpoint过程中的一致性。

当执行Checkpoint操作时，Flink会暂停数据流的处理，并将所有已经插入Barrier标记的数据缓存到状态后端。这意味着在Checkpoint期间，数据流的处理会停止。等待Checkpoint完成后，数据流的处理才会继续。

以下是一个简单示例代码，演示了Flink中的Checkpoint机制：

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