我试着连接两条流，第一条是坚持 MapValueState : RocksDB 将数据保存在检查点文件夹中，但在新运行之后， state 是空的。我在本地和flink集群中运行它，在集群中取消提交，然后在本地重新运行
env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend(..)
env.enableCheckpointing(1000)
...
val productDescriptionStream: KeyedStream[ProductDescription, String] = env.addSource(..)
.keyBy(_.id)
val productStockStream: KeyedStream[ProductStock, String] = env.addSource(..)
.keyBy(_.id)和
productDescriptionStream
.connect(productStockStream)
.process(ProductProcessor())
.setParallelism(1)
env.execute("Product aggregator")产品处理器
case class ProductProcessor() extends CoProcessFunction[ProductDescription, ProductStock, Product]{
private[this] lazy val stateDescriptor: MapStateDescriptor[String, ProductDescription] =
new MapStateDescriptor[String, ProductDescription](
"productDescription",
createTypeInformation[String],
createTypeInformation[ProductDescription]
)
private[this] lazy val states: MapState[String, ProductDescription] = getRuntimeContext.getMapState(stateDescriptor)
override def processElement1(value: ProductDescription,
ctx: CoProcessFunction[ProductDescription, ProductStock, Product]#Context,out: Collector[Product]
): Unit = {
states.put(value.id, value)
}}
override def processElement2(value: ProductStock,
ctx: CoProcessFunction[ProductDescription, ProductStock, Product]#Context, out: Collector[Product]
): Unit = {
if (states.contains(value.id)) {
val product =Product(
id = value.id,
description = Some(states.get(value.id).description),
stock = Some(value.stock),
updatedAt = value.updatedAt)
out.collect(product )
}}
1条答案
按热度按时间44u64gxh1#
flink创建检查点是为了从故障中恢复，而不是在手动关机后恢复。取消作业时，flink的默认行为是删除检查点。既然工作不能再失败了，就不需要恢复了。
您有几种选择：
（1） 将检查点配置为在取消作业时保留检查点：
然后，当您重新启动作业时，您需要指示您希望它从特定的检查点重新启动：
否则，无论何时启动作业，它都将以空状态后端开始。
（2） 使用stop with savepoint代替取消作业：
之后你需要再次使用
flink run -s ...从保存点恢复。与依赖最近的检查点相比，使用保存点停止是一种更干净的方法。
（3） 或者您可以使用ververicaplatformcommunityedition，它将抽象级别提高到不必自己管理这些细节的程度。