记不住flink的知识点怎么办。。

以下是一些记忆flink知识点的建议：

1. 建议多写代码，通过练习加深记忆。

2. 将重要的知识点记录下来，可以在需要时进行查阅。

3. 参考一些flink的教程和文档，例如flink官方文档、博客、书籍等，这些资源可以帮助你更好地理解和记忆flink的知识点。

4. 参加flink社区的活动和交流，可以与其他flink开发者交流经验和学习心得，也可以通过实践和讨论进一步加深对flink的理解和记忆。

5. 如果你有比较好的英语阅读能力，可以参考一些flink的英文资料，例如flink的官方文档和博客，这些资源通常会比中文资料更加全面和详细。

相关问题

flink检查点设置

在Flink中，可以通过配置来设置检查点的行为和存储位置。以下是设置Flink检查点的步骤：

1. 配置检查点的行为：
- 如果希望在取消作业时保留检查点，可以将`ExternalizedCheckpointCleanup`设置为`RETAIN_ON_CANCELLATION`。这意味着在正常取消作业时，检查点将被保留下来，并且在重新启动作业时可以使用。
- 如果希望在取消作业时删除检查点，可以将`ExternalizedCheckpointCleanup`设置为`DELETE_ON_CANCELLATION`。这意味着在取消作业时，检查点将被删除，但如果任务失败，可以从检查点恢复任务。

2. 配置检查点的存储位置：
- 默认情况下，检查点是保存在JobManager（JM）的内存中的。如果任务取消或失败，检查点将丢失。为了将检查点保存在外部分布式文件系统中，需要进行以下配置：
- 在Flink的配置文件`flink-conf.yaml`中，设置`state.checkpoints.dir`属性为外部文件系统的路径。例如：`state.checkpoints.dir: hdfs://localhost:9000/flink-checkpoints`
- 在启动Flink应用程序时，可以通过`-s`选项指定检查点的元数据路径。例如：`bin/flink run -s hdfs://localhost:9000/flink-checkpoints`

请注意，为了实现容灾，仅将检查点保存在外部系统中是不够的。还需要确保Flink处理的数据源是可重放的，例如消息队列和各种文件系统。

flink检查点算法

Flink的检查点算法是用于实现容错机制的关键部分。Flink使用了一种称为"异步增量检查点"的算法，该算法在保证数据一致性的同时，尽量减少对流处理的影响。

具体来说，Flink的检查点算法会定期生成检查点，以保存应用程序的状态。生成检查点的过程包括以下几个步骤：

1. 将数据流暂停：Flink会暂停数据源的输入，确保在生成检查点期间不会有新的数据写入。

2. 快照状态：Flink会将应用程序的状态（包括算子的状态和流的状态）进行快照，保存到持久化存储中。这样可以保证在发生故障时可以恢复应用程序到之前的状态。

3. 持久化元数据：Flink会将生成检查点所需的元数据（如快照版本号、状态大小等）持久化到存储系统中，以便在故障恢复时使用。

4. 恢复数据流：生成检查点完成后，Flink会恢复数据流的输入，并继续处理新的数据。

通过使用异步增量检查点算法，Flink可以在生成检查点时继续处理新的数据，而不需要等待所有数据处理完成。这样可以减少对流处理性能的影响，并提高应用程序的吞吐量和响应时间。

需要注意的是，Flink的检查点算法是可配置的，可以根据应用程序的需求进行调整。例如，可以配置生成检查点的频率、并发度等参数来平衡容错性和性能。