flink sql checkpoint 调优配置

本文详细介绍了Flink SQL中关于checkpoint的配置调优,包括检查点间隔、失败容忍次数、超时时间、保留策略等关键参数。通过合理设置这些参数,可以确保系统在面对故障时能有效恢复,提高数据一致性。此外,还提到了使用RocksDB作为状态后端以及持久化存储的相关配置。

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- `execution.checkpointing.interval`: 检查点之间的时间间隔(以毫秒为单位)。在此间隔内,系统将生成新的检查点

SET execution.checkpointing.interval = 6000;

- `execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints`: 允许的连续失败检查点的最大数量。如果连续失败的检查点数量超过此值,作业将失败。

SET execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints = 10;

- `execution.checkpointing.timeout`: 检查点的超时时间(以毫秒为单位)。如果在此时间内未完成检查点操作,作业将失败。

SET execution.checkpointing.timeout =600000;

- `execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention`: 外部化检查点的保留策略。`RETAIN_ON_CANCELLATION`表示在作业取消时保留外部化检查点。

SET execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention = RETAIN_ON_CANCELLATION;

- `execution.checkpointing.mode`: 检查点模式。`EXACTLY_ONCE`表示每个检查点只会在作业处理完全一次时生成。

SET execution.checkpointing.mode = EXACTLY_ONCE;

- `execution.checkpointing.unaligned`: 检查点是否对齐。如果设置为`true`,则检查点将在作业的所有任务完成之前生成。

SET execution.checkpointing.unaligned = true;

- `execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints`: 并发生成检查点的最大数量。在此数量的检查点生成之前,不会生成新的检查点。

SET execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints = 1;

- `state.checkpoints.num-retained`: 保留的检查点数量。超过此数量的检查点将被删除

SET state.checkpoints.num-retained = 3;

暂未使用

SET execution.checkpointing.interval = 6000;

SET execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints = 10;

SET execution.checkpointing.timeout =600000;

SET execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention &#

### 使用 Flink SQL 实现从 MySQL 到另一个 MySQL 的数据处理或迁移 为了实现从一个 MySQL 数据库到另一个 MySQL 数据库的数据处理或迁移,可以利用 Apache Flink 提供的流式 SQL 功能以及其内置的连接器(Connector)。以下是具体方法: #### 1. 配置源表(Source Table) Flink 支持通过 `CREATE TABLE` 声明一个基于 MySQL Binlog 的源表。此表会捕获 MySQL 中的变化并将其作为变更日志流进行消费。 ```sql CREATE TABLE source_table ( id BIGINT, name STRING, age INT, PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED -- 定义主键以便化操作 ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', -- 使用 Debezium CDC 来监控 MySQL 变更 'hostname' = 'source-mysql-host', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = 'your-password', 'database-name' = 'db_name', 'table-name' = 'table_name' ); ``` 上述配置定义了一个名为 `source_table` 的表,它能够实时捕捉来自指定 MySQL 表中的增删改操作[^1]。 #### 2. 处理逻辑(Transformation Logic) 在实际应用中可能需要对原始数据执行一些转换或者过滤操作。这些可以通过标准 SQL 查询完成。 例如,假设我们只希望同步年龄大于等于18岁的记录,则可编写如下查询语句: ```sql SELECT * FROM source_table WHERE age >= 18; ``` 如果涉及复杂计算比如聚合函数求平均数等也可以在此阶段加入相应表达式[^2]。 #### 3. 配置目标表(Sink Table) 同样地,在接收端也需要创建一张对应的 Sink 表用于存储最终结果集。 ```sql CREATE TABLE sink_table ( id BIGINT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', -- JDBC connector for writing into another MySQL instance. 'url' = 'jdbc:mysql://target-mysql-host:3306/db_name?useSSL=false&serverTimezone=UTC', 'table-name' = 'destination_table', 'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver', 'username' = 'root', 'password' = 'another-password' ); ``` 这里指定了一个新的 MySQL 实例作为目标位置,并设置了必要的参数以建立连接[^3]。 #### 4. 启动作业并将数据写入目标表 最后一步就是启动整个 ETL 流程,即将经过筛选后的数据插入至目标表当中去。 ```sql INSERT INTO sink_table SELECT * FROM source_table WHERE age >= 18; ``` 这条命令将会持续不断地把符合条件的新条目追加到远程服务器上的对应关系型结构里直到手动停止为止^。 ### 注意事项 - **性能**:对于大规模生产环境而言,应该考虑整批大小、并发度等相关设置来提升吞吐量。 - **错误恢复机制**:确保启用了 checkpointing 和 savepoints ,这样即使发生意外中断也能快速恢复正常运行状态而无需重新开始全部过程。 ```python # Example Python code snippet showing how you might configure checkpoints programmatically within a PyFlink application. from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() t_env = StreamTableEnvironment.create(env) # Enable checkpoint every 5 minutes with interval of 30 seconds between attempts if failure occurs during saving progress information. env.enable_checkpointing(300000, mode="EXACTLY_ONCE") env.get_checkpoint_config().set_min_pause_between_checkpoints(30000) ```
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