Savepoint 是检查点的一种特殊实现，底层实现其实也是使用 Checkpoint 的机制。Savepoint 是用户以手工命令的方式触发 Checkpoint，并将结果持久化到指定的存储路径。现从端到端的 Exactly-Once 语义保证。可以不用

如上图sum_even （2+4），sum_odd，5这个数据之前的都处理完了，就出保存一个checkpoint；Source任务保存状态5，sum_event任务保存状态6，sum_odd保存状态是9；这三个保存到状态后端中就构成了CheckPoint；

JobManagers 协调分布式计算。它们负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复等。每个 Job 至少会有一个 JobManager。高可用部署下会有多个 JobManagers，其中一个作为 leader，其余处于 standby 状

提高资源利用率是最终目的。大窗口 窗口size大、数据量大，或者滑动窗口size和step比值比较大如size=5min，step=1s

1.代码。方式二：Kafka到Kafka. 1.代码

一手资料，完全来自官网，直接参考英文过来的，并加了一些自己的理解，希望能让看官君了解点什么，足矣。状态可视为通过内嵌的key/value存储来维护。从而将有5个任务组，由5个线程并行执行。任务插槽代表TaskManager内的一组固定的资源集，一个Task

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11 月 28 - 30 日，北京迎来了入冬以来的第一场雪，2019 Flink Forward Asia也在初雪的召唤下顺利拉开帷幕。尽管天气寒冷，FFA 实际到会人次超过 2000，同比去年增加近 100%。Flink Forward 是由 Apach

它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持一些数据源和输出端，包括Apache Kafka 0.11及更高版本。它提供了一个抽象层，用户只需要实现少数方法就能实现端到端的Exactly-

Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。通过本课程的教学，使

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Spark掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像Flink，也就在这个时候默默的发展着。必须持续处理无界流，即必须在摄取事件后立即处理事件。Flink旨在以任何规模运行

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本文整理自8月11日在北京举行的Flink Meetup，分享嘉宾刘迪珊(2015年加入美团数据平台。致力于打造高效、易用的实时计算平台，探索不同场景下实时应用的企业级解决方案及统化服务)。最底层是数据缓存层，可以看到美团测的所有日志类的数据，都是通过统一

* Notifies that queryable state has been registered.* @param jobId identifying the job for which to register a key value stat

Flink能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。Flink将流处理和批处理统一起来，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。本套案例是完全基于真实的产品

* This UUID should be used when no proper leader election happens, but a simple. * pre-configured leader is used. That is for ex

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