flink，，SavePoint，，要会些什么。。

Flink是一个分布式流处理框架，它允许您在大规模数据集上执行实时计算。Savepoint是Flink的一种机制，它允许您保存Flink应用程序的状态，并能够在稍后的时间恢复该状态。当您需要重启应用程序并保留上次处理状态时，这非常有用。要使用Savepoint，您需要了解以下内容：

1. 如何在Flink应用程序中创建Savepoint。
2. 如何在Flink集群中管理和存储Savepoint。
3. 如何在Flink应用程序中恢复Savepoint。

此外，您还需要了解Flink应用程序的状态管理机制（例如，如何将应用程序状态从内存中转移到持久存储区）以及Flink应用程序的并行性（例如，如何对状态进行水平分割以提高吞吐量）。

相关问题

flink savepoint和checkpoint

Flink的savepoint和checkpoint都是用于容错的机制。

Checkpoint是在Flink运行过程中周期性地保存应用程序的状态，以便在发生故障时可以恢复应用程序的状态。Checkpoint可以在本地磁盘或远程存储中保存，以确保数据的安全性和可靠性。

Savepoint是一种手动触发的checkpoint，它可以在应用程序运行时手动创建。Savepoint可以用于在应用程序升级或更改时，保存当前应用程序的状态，以便在升级或更改后可以恢复应用程序的状态。

总之，Flink的savepoint和checkpoint都是非常重要的容错机制，可以确保应用程序的可靠性和稳定性。

flink的savepoint触发过程涉及到的类

flink的savepoint是指将Flink应用程序的状态保存到持久化存储系统中，以便在重新启动应用程序时恢复其状态。savepoint操作涉及到的类包括：

1. SavepointCoordinator：负责协调和触发savepoint操作。

2. SavepointTrigger：定义何时触发savepoint操作的策略。

3. SavepointStorage：定义savepoint数据的持久化存储方式。

4. SavepointOptions：定义savepoint操作的参数，例如超时时间和最大并行度等。

5. SavepointBarrier：用于在任务之间同步savepoint操作的栅栏。

6. SavepointMetaData：用于存储savepoint元数据，例如savepoint的ID和时间戳等。

7. SavepointStreamFactory：用于创建用于写入savepoint数据的流。

8. SavepointCommitter：用于在savepoint完成后提交savepoint数据，并清理过期的savepoint数据。

这些类共同协作，实现了flink的savepoint操作。其中，SavepointCoordinator是最核心的类，它负责协调和触发savepoint操作，而SavepointTrigger、SavepointStorage和SavepointOptions等类则为其提供了必要的支持。