Flink中的检查点(Checkpoint)是什么，有哪些类型？

Flink中的Checkpoint用于保存任务状态和数据,以实现容错和故障恢复。

主要有以下几种类型:

1. 快照Checkpoint:保存任务所有状态和数据,实现完整恢复。
2. 增量Checkpoint:只保存上次Checkpoint后的状态和数据变化,实现增量恢复。
3. savepoint:手动触发的Checkpoint,用于任务升级和回退。
4. 外部Checkpoint:将Checkpoint数据保存至外部存储,实现长期容错。

下面通过例子来说明各种Checkpoint的配置和使用:

快照Checkpoint:

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(5000); // 每5秒启动一次Checkpoint

增量Checkpoint:

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(5000); 
env.getCheckpointConfig().enableIncrementalCheckpointing(true); // 启动增量Checkpoint

Savepoint:

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(5000);  

// 手动触发Savepoint
env.savepoint("s3://mydir/savepoint"); 

// 从Savepoint启动任务  
env.startNewSession("s3://mydir/savepoint"); 

外部Checkpoint:

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(5000);
env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs:///checkpoints"));
    // 设置外部State Backend,将Checkpoint保存至HDFS

快照Checkpoint、增量Checkpoint、Savepoint和外部Checkpoint是Flink实现Checkpoint的四种主要方式。各自有不同的应用场景和效果,我们需要根据实际需求选择最为合适的方式,或将多种方式组合使用,以达到最强大的容错能力和最高的性能。