Flink中appliction 模式怎么从 checkpoint 保存的地方启动？-[阿里云_云淘科技]

Flink中appliction 模式怎么从 checkpoint 保存的地方启动？

以下为热心网友提供的参考意见

在Flink中，应用程序模式（Application Mode）的作业可以通过以下步骤从检查点保存的地方启动：

首先，确保你已经设置了Flink检查点相关的配置。在Flink的配置文件（flink-conf.yaml）中，你需要设置以下参数：
```
jobmanager.checkpoints.dir: 
state.backend: filesystem
```
其中，是用于保存检查点的目录路径。

在你的Flink应用程序中，你需要使用CheckpointedFunction来标记需要进行检查点操作的函数。这个函数会在每个时间窗口结束后触发一次检查点保存。例如：

public class MyFunction extends RichMapFunction<String, Integer> implements CheckpointedFunction {
    private ValueState<Integer> countState;
    // ...
    @Override
    public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
        countState.clear(); // 清除旧的状态数据
        countState.update(value); // 更新状态数据
    }
    // ...
}

在你的Flink应用程序中，你需要使用StreamExecutionEnvironment来设置检查点策略和重启方式。例如：

Configuration config = new Configuration();
config.setString("state.backend", "filesystem");
config.setString("checkpointing.interval", "10000"); // 设置检查点间隔为10秒
config.setString("savepoints.path", "/path/to/savepoints"); // 设置保存点路径
config.setBoolean("failover-strategy.restart-job", true); // 设置重启作业的策略为失败时重启
config.setBoolean("failover-strategy.ignore-checkpoints", false); // 设置忽略检查点的策略为不忽略

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setConfig(config);
env.enableCheckpointing(60000); // 启用检查点，并设置最小间隔为60秒
env.addSource(new MySourceFunction()); // 添加数据源函数
env.map(new MyFunction()); // 应用映射函数
env.print(); // 打印结果
env.execute("My Flink Job"); // 执行作业

当你需要从检查点保存的地方启动作业时，你可以使用Savepoint类来加载检查点信息。例如：
“`java
Configuration config = new Configuration();
config.setString(“state.backend”, “filesystem”);
config.setString(“checkpoints.dir”, “/path/to/checkpoints”); // 设置检查点目录路径
config.setBoolean(“failover-strategy.restart-job”, true); // 设置重启作业的策略为失败时重启
config.setBoolean(“failover-strategy.ignore-checkpoints”, false); // 设置忽略检查点的策略为不忽略

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setConfig(config);
env.enableCheckpointing(60000); // 启用检查点，并设置最小间隔为60秒
env.addSource(new MySourceFunction()); // 添加数据源函数
env.map(new MyFunction()); // 应用映射函数
env.print(); // 打印结果

// 加载最近的检查点信息并恢复作业状态
long latestCheckpointId = getLatestCheckpointId(); // 获取最新的检查点ID，可以根据实际情况实现该逻辑
List savepoints = env.getCheckpointData().getAllSavepoints(); // 获取所有保存点的信息
for (Savepoint savepoint : savepoints) {
```
if (savepoint.getCheckpointId() == latestCheckpointId) {
    try {
        env.restoreSavepoint(savepoint); // 恢复最近的检查点状态
        break; // 如果成功恢复，则退出循环
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace(); // 如果恢复失败，则打印异常信息并继续尝试其他保存点或重新执行作业
    }
} else {
    // 如果当前保存点的ID小于最新的检查点ID，则说明已经找到最近的检查点，无需继续尝试其他保存点或重新执行作业。可以在这里进行相应的处理。
    break;
}
```
}
env.execute(“My Flink Job from Checkpoint”); // 执行从检查点恢复的作业