Flink Job更新和恢复

Checkpoints 的主要目的是为意外失败的作业提供恢复机制。
Savepoints的设计更侧重于可移植性和操作灵活性,尤其是在 job 变更方面。Savepoint 的用例是针对计划中的、手动的运维。例如,可能是更新你的 Flink 版本,更改你的作业图等等。

flink任务逻辑代码修改如何提交

在Apache Flink中,对任务逻辑代码进行修改并提交是一个涉及多个步骤的过程。以下是根据搜索结果提供的步骤和注意事项:

  1. 代码修改

    • 在开发环境中对Flink任务的逻辑代码进行修改。这可能包括更改数据处理逻辑、调整并行度、优化状态管理等。
  2. 单元测试和集成测试

    • 对修改后的代码进行彻底的测试,确保新的逻辑按预期工作。可以使用Flink提供的测试工具和框架进行测试。
  3. 构建和打包

    • 使用Maven或Gradle等构建工具将修改后的代码打包成JAR文件。确保所有依赖项都包含在内。
  4. 测试部署

    • 在测试环境中部署和运行打包后的JAR文件,以验证其在实际运行环境中的表现。
  5. 创建Savepoint

    • 如果需要从旧版本平滑过渡到新版本,可以在停止旧作业之前创建一个savepoint。
  6. 停止旧作业

    • 在生产环境中停止当前运行的Flink作业。如果之前创建了savepoint,可以使用它来恢复状态。
  7. 提交新作业

    • 使用Flink命令行工具或Flink客户端提交新的JAR文件。可以使用以下命令提交作业:

      sh 复制代码
      ./bin/flink run -c your.main.Class your-application.jar
    • 如果使用savepoint恢复状态,可以添加-s参数:

      sh 复制代码
      ./bin/flink run -c your.main.Class -s savepointPath your-application.jar
  8. 监控和验证

    • 在新作业启动后,密切监控其性能和行为,确保一切正常。可以使用Flink的Web UI来监控作业状态和指标。
  9. 文档更新

    • 更新相关的开发文档和操作文档,以反映代码变更和新的部署信息。
  10. 回滚计划

    • 准备一个回滚计划,以防新作业出现问题。如果新作业运行不稳定,可以使用savepoint快速回滚到旧版本。

在整个过程中,确保遵循最佳实践,如代码审查、持续集成和持续部署(CI/CD)等,以确保代码质量和部署的可靠性。同时,保持与团队成员的沟通,确保每个人都了解变更的内容和影响。

参考:

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.20/zh/docs/ops/state/checkpoints_vs_savepoints/

相关推荐
一个天蝎座 白勺 程序猿7 小时前
从电网改造踩坑说起:深度拆解时序大模型TimechoAI的自主可控与安全合规底气
大数据·运维·服务器·大模型·timechoai
小柯南敲键盘9 小时前
批量图片翻译与视频字幕一站式解决高效跨境电商沟通难题
大数据·人工智能·python·音视频
Urbano11 小时前
卫衣生产工艺科普与智能自动化设备应用解析
大数据·运维·人工智能
大大大大晴天11 小时前
Flink DataStream API多流操作与实践
flink
Geeys12 小时前
拼多多投产比(ROI)越高好还是越低好?深度拆解合理阈值与高效提效工具
大数据
QC777LX12 小时前
运营岗位怎么借AI提升内容、活动和复盘效率?
大数据·人工智能
智塑未来13 小时前
AI Agent 搜索工具选型参考:聚焦 AI Agent 搜索的垂直专用基础设施
大数据·人工智能
Urbano15 小时前
稳产提质、快返增效:慧拿智能模板机重塑服装厂精细化盈利模式
大数据·人工智能
YueLin11116 小时前
私域直播系统的下半场,是社区零售的分水岭
大数据·零售
哥本哈士奇16 小时前
医疗器械行业 Salesforce Territory 完整落地实例
大数据·人工智能