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在实时数仓体系中,数据一致性任务稳定性是核心保障。本文围绕 Flink Checkpoint 机制,深入讲解高可用保障的最佳实践和工程实现。


一、业务背景与痛点

在金融风控、营销实时推荐、智能监控等场景中,实时数仓的每一条数据都至关重要。常见的业务痛点包括:

  • 断点恢复困难:一旦 Flink 作业挂掉,重新跑起时如何保证数据不丢、不重?

  • 状态丢失问题:作业状态管理不规范,导致计算错误、统计口径异常。

  • 任务运维复杂:恢复作业需人工介入,影响业务连续性。

Flink 原生的 Checkpoint / Savepoint 机制,是解决以上痛点的关键。


二、Checkpoint 与 Savepoint 机制概览

概念说明
CheckpointFlink 自动定期保存的、用于失败自动恢复的快照。
Savepoint
http://www.dtcms.com/wzjs/311496.html

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