Savepoint 作为实时任务的全局镜像，其在底层使用的代码和Checkpoint的代码是一样的。。。什么意思

在 Apache Flink 中，Savepoint 和 Checkpoint 都是用于实现容错机制的。它们的目的都是在任务执行过程中，定期将任务的状态保存下来，以便在任务失败后能够恢复到之前的状态，继续执行。

Savepoint 和 Checkpoint 的主要区别在于，Checkpoint 是在任务执行期间定期进行的本地快照，而 Savepoint 是一个全局快照，可以在任务执行期间手动创建，也可以在任务停止后创建。

由于 Savepoint 是一个全局快照，因此它需要保存整个任务的状态信息，包括所有算子的状态。而在底层实现上，Savepoint 和 Checkpoint 使用的代码是一样的，都是将任务的状态信息序列化后保存到远程存储系统中。

因此，可以说 Savepoint 和 Checkpoint 在底层使用的代码是一样的，只是在使用方式和作用范围上有所不同。

相关问题

Savepoint 作为实时任务的全局镜像，其在底层使用的代码和Checkpoint的代码是一样的

实际上，Savepoint 和 Checkpoint 在底层使用的代码并不完全相同。虽然它们都是用来创建系统的快照以便后续恢复使用的，但是它们在实现方式上有些许不同。

Checkpoint 通常是用来在发生故障时备份整个应用程序的状态。它会将应用程序的状态写入到持久化存储介质（如磁盘），以便在应用程序重新启动时可以恢复到之前的状态。

而 Savepoint 则是用来备份流式应用程序的状态。它会将应用程序的状态写入到分布式存储介质（如分布式文件系统），以便在应用程序重新启动时可以从之前的状态恢复并继续处理数据流。与 Checkpoint 不同，Savepoint 还支持在应用程序运行时手动创建和恢复多个快照，以便在需要时可以选择从特定的快照中恢复。

因此，虽然 Savepoint 和 Checkpoint 在某些方面是相似的，但它们在底层的实现方式和使用场景上存在一些差异。

Savepoint 作为实时任务的全局镜像，其在底层使用的代码和Checkpoint的代码是一样的。。什么意思

Savepoint 和 Checkpoint 在 Spark 中都用于容错处理。它们的作用是将正在运行的任务的状态信息保存下来，以便在任务失败后能够从上一次保存的状态信息处恢复任务执行。

在底层实现上，Spark 使用相同的代码来处理 Savepoint 和 Checkpoint。这是因为它们都需要将当前任务的状态信息保存到外部存储系统（如 HDFS），并在需要时从该系统中读取状态信息。因此，Spark 在底层使用相同的代码来处理这两种类型的容错机制。

需要注意的是，Savepoint 和 Checkpoint 的使用场景略有不同。Savepoint 用于保存全局状态，而 Checkpoint 用于保存局部状态。具体来说，Savepoint 通常用于长时间运行的流式应用程序，而 Checkpoint 则用于短时间运行的批处理作业。