flink 非对齐checkpoint

Flink的非对齐检查点是从Flink 1.11版本开始引入的一项新功能。非对齐检查点允许检查点的持续时间与当前的吞吐量无关，因为检查点障碍不再嵌入到数据流中。这意味着未对齐的检查点可以包含飞行中的数据，即存储在缓冲区中的数据，作为检查点状态的一部分。这项功能的引入主要是为了解决在高反压情况下作业难以完成检查点的问题，并提高Flink的资源利用率。[1][2]

要开启非对齐检查点，可以使用以下代码：

ExecutionEnvironment streamEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
CheckpointConfig checkpointConfig = streamEnv.getCheckpointConfig();
checkpointConfig.setAlignmentTimeout(Duration.ofMillis(param.getLong(UNALIGNED_CHECKPOINTS_TIMEOUT, 5000L)));
checkpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1);

需要注意的是，目前Flink不支持并发的非对齐检查点，因此检查点的并发度会被强制设置为1。此外，保存点和非对齐检查点不能同时发生，所以非对齐检查点的时间可能会稍微长一些。[1][3]

相关问题

flink 并行度 checkpoint

在 Flink 中，Checkpoint 是一种机制，用于实现流处理的容错和恢复。Checkpoint 会将流处理任务的状态信息保存到持久化存储中，以便在出现故障时可以恢复任务并继续处理数据。而并行度和Checkpoint之间的关系是，每个并行任务都会独立地生成和管理自己的Checkpoint。

下面是一个简单的示例，展示了如何在 Flink 中设置并行度和Checkpoint：

// 创建 ExecutionEnvironment
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 设置并行度为 4
env.setParallelism(4);

// 开启Checkpoint，设置Checkpoint间隔为 10 秒
env.enableCheckpointing(10000);

// 设置Checkpoint模式为 Exactly Once
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

// 设置Checkpoint超时时间为 1 分钟
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);

// 设置同时进行的最大Checkpoint数量为 2
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(2);

// 设置Checkpoint存储的位置
env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///tmp/checkpoints"));

// 定义数据源，执行计算操作
DataStream<String> input = env.socketTextStream("localhost", 9999);
input.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    @Override
    public void flatMap(String s, Collector<String> collector) throws Exception {
        collector.collect(s.toUpperCase());
    }
}).print();

// 启动任务
env.execute("Flink Checkpoint Demo");

在这个示例中，我们首先创建了一个 `StreamExecutionEnvironment` 实例，并设置了并行度为 4。接着开启了Checkpoint，并设置了Checkpoint间隔为 10 秒，Checkpoint模式为 Exactly Once，Checkpoint超时时间为 1 分钟，同时进行的最大Checkpoint数量为 2，Checkpoint存储的位置为本地文件系统 `/tmp/checkpoints`。最后定义了一个数据源，并执行计算操作。

总之，Flink 中的并行度和Checkpoint是密切相关的，每个并行任务都需要独立地生成和管理自己的Checkpoint，以保证流处理任务的容错和恢复能力。

flink sql设置checkpoint

### 回答1：
Flink SQL可以通过设置checkpoint来保证数据的一致性和容错性。具体的设置方法包括：

1. 在Flink SQL的执行环境中，通过设置ExecutionConfig的checkpointingEnabled属性为true来启用checkpoint。

2. 设置checkpoint的间隔时间和超时时间，可以通过ExecutionConfig的checkpointInterval和checkpointTimeout属性来设置。

3. 设置checkpoint的存储位置，可以通过ExecutionConfig的stateBackend属性来设置。

4. 设置checkpoint的并发度，可以通过ExecutionConfig的maxParallelism属性来设置。

5. 在Flink SQL中，可以通过设置TABLE_PROPERTIES属性来设置checkpoint的相关参数，例如：

CREATE TABLE myTable (
id INT,
name STRING,
age INT,
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'myTopic',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'format' = 'json',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'checkpoint.interval.ms' = '10000',
'checkpoint.timeout.ms' = '60000',
'state.backend' = 'rocksdb',
'state.backend.rocksdb.checkpoint.interval' = '10000',
'state.backend.rocksdb.checkpoint.timeout' = '60000',
'max.parallelism' = '4'
);

以上就是Flink SQL设置checkpoint的方法和步骤。

### 回答2：
Apache Flink是一款分布式流处理框架，可用于处理实时的数据流。Flink提供了SQL API，可以使用标准SQL语言处理数据。在使用Flink SQL时，也需要设置Checkpoint。

Checkpoint是一种Flink用于实现容错和恢复的机制，用于将数据流保存到持久存储中。在Flink中，数据被分为一系列的流水线，称为任务链。当收到事件时，它经过一系列的处理步骤，最终被发送到输出。Checkpoint利用Flink的任务链，将数据流保存在状态后端或文件系统中，以避免数据丢失。

在Flink SQL中，通过设置`checkpointInterval`参数来设置Checkpoint间隔。此参数表示执行完每个指定的毫秒数后，Flink将在所有操作完成后执行Checkpoint。接下来，我们将讨论如何在Flink SQL中设置Checkpoint。

首先，我们需要在Flink SQL中创建一个StreamExecutionEnvironment并将其设置为流模式。接下来，为此环境配置Checkpoint属性。以下是示例代码：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(60000);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(30000);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(10000);
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);

在上面的代码中，`enableCheckpointing(60000)`表示将每隔60秒进行一次Checkpoint。`.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)`表示在Checkpoint期间，每个事件仅处理一次。`setMinPauseBetweenCheckpoints(30000)`是两个Checkpoint之间的最小时间间隔。`setCheckpointTimeout(10000)`是检查点超时的时间限制。最后，`setMaxConcurrentCheckpoints(1)`表示不允许同时进行多个Checkpoint。

以上是Flink SQL中设置Checkpoint的步骤和代码示例。通过设置适当的Checkpoint参数，可以确保Flink应用程序的容错性和可靠性，以便在失败时恢复数据。

### 回答3：
Flink SQL是指在Flink平台上使用SQL语言进行数据处理。在实际使用中，我们需要对Flink SQL进行设置checkpoint，以实现数据的可靠性和容错性。

设置checkpoint有两种方式：一种是基于代码实现，另一种是基于Flink Web UI进行配置。

首先，我们需要在代码中启用checkpoint，并设置checkpoint相关的参数，如checkpoint的间隔时间、最大同时进行的checkpoint数量等。然后，在代码中定义一个可靠的存储系统，如HDFS、S3等，用来存储checkpoint数据。

具体地，我们可以通过以下代码启用checkpoint：

1. 在ExecutionEnvironment中设置checkpoint间隔时间和最大同时进行的checkpoint数量：

env.enableCheckpointing(5000); // checkpoint每间隔5000ms执行一次

env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); // 最大同时进行的checkpoint数量为1

2. 设置可靠存储系统，以存储checkpoint数据：

env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs:///flink/checkpoint"));

然后，我们还需要在Flink Web UI中进行相关的设置，以确保checkpoint正常运行。

在Flink Web UI中，我们需要打开“Job Manager”页面，并点击“Configure”按钮。在弹出的对话框中，我们可以设置checkpoint的间隔时间、最大同时进行的checkpoint数量等。在“Checkpoint Storage”选项卡中，我们需要选择一个可靠的存储系统，如HDFS、S3等，用来存储checkpoint数据。

最后，我们可以通过在代码中调用env.execute("jobName")方法来启动Flink SQL任务，并在Flink Web UI中查看任务的状态和checkpoint的情况。

总的来说，设置checkpoint是Flink SQL中保证数据可靠性和容错性的重要手段，在实际使用中需要注意参数设置和可靠存储系统的选择。