Flink 专题 -2Checkpoint、Savepoint 机制

CheckPoint

1. checkpoint 保留策略

默认情况下，checkpoint 不会被保留，取消程序时即会删除他们，但是可以通过配置保留定期检查点，根据配置 当作业失败或者取消的时候 ，不会自动清除这些保留的检查点 。
java :

CheckpointConfig config = env.getCheckpointConfig();
config.enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

ExternalizedCheckpointCleanup 可选项如下:

• ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION： 取消作业时保留检查点。请注意，在这种情况下，您必须在取消后手动清理检查点状态。
• ExternalizedCheckpointCleanup.DELETE_ON_CANCELLATION： 取消作业时删除检查点。只有在作业失败时，检查点状态才可用。

2. Checkpoint 配置

与SavePoint 类似 ,checkpoint 保留的是元数据文件和一些数据文件
默认情况下checkpoint 只保留 一份最新数据，如果需要进行checkpoint数据恢复 ，可以通过全局设置的方式设置该集群默认的checkpoint 保留数，以保证后期可以从checkpoint 点进行恢复 。 同时为了 及时保存checkpoint状态 还需要在服务级别设置 checkpoint 检查点的 备份速度 。
全局配置:
flink-conf.yaml

// 设置 checkpoint全局设置保存点  
state.checkpoints.dir: hdfs:///checkpoints/
// 设置checkpoint 默认保留 数量  
state.checkpoints.num-retained: 20

注意 如果将 checkpoint保存在hdfs 系统中 ， 需要设置 hdfs 元数据信息 : fs.default-scheme:
服务级别设置:
java：

// 设置 checkpoint 保存目录  
env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs:///checkpoints-data/");
// 设置checkpoint 检查点间隔时间  
env.enableCheckpointing(5000);

提交任务之后 job 界面 和 hdfs 界面

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