Flink之checkpoint和savepoint的区别

1.什么是Checkpoint
Checkpoint：一种由 Flink 自动执行的快照，其目的是能够从故障中恢复。Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复。
Checkpoint 对于用户层面，是透明的，用户会感觉程序一直在运行。 用户无法对其进行交互，用户可以在程序启动之前，设置好实时程序 Checkpoint 相关参数，当程序启动之后，剩下的就全交给 Flink 自行管理。
(1)checkpoint的目录结构： 由元数据文件、数据文件（与 state backend 相关）组成。可通过配置文件中 “state.checkpoints.dir” 配置项来指定元数据文件和数据文件的存储路径,实际系统中一般存储在hdfs上。
(2)checkpoint的两种mode：Exactly Once 和 At least Once。默认的 Checkpoint 模式是 Exactly Once. Exactly Once 和 At least Once 具体是针对 Flink 状态 而言。

• Exactly Once 含义是：保证每条数据对于 Flink 的状态结果只影响一次。打个比方，比如：在统计"flink"这个单词数时，目前实时统计的 个数为2，同时这个结果在这次 Checkpoint 成功后保存在相应的存储路径下。在下次 Checkpoint 之前， 又来1个"flink"单词，突然程序遇到外部异常容错自动回复，从最近的Checkpoint 点开始恢复，那么会从单词书为2这个状态开始恢复，所以即使程序遇到外部异常自我恢复，也不会影响到 Flink 状态的结果。
• At Least Once 含义是：每条数据对于 Flink 状态计算至少影响一次。比如在单词统计"flink"
  时，你统计到的某个单词的单词数可能会比真实的单词数要大，因为同一条消息，你可能将其计算多次。

(3)checkpoint的保留：在默认的情况下仅用于恢复失败的作业，并不保留