checkpoint

Flink 自定义数据源：从理论到实践的全方位指南在 Flink 的世界里，数据源是数据流的 “源头活水”。简单来说，它负责从外部系统（比如数据库、消息队列、文件系统等）读取数据，并将其转化为 Flink 内部能够处理的格式，供后续的算子（Operator）加工。不管是实时流处理的无界数据，还是批处理的有限数据集，数据源都是那个默默干活的 “搬运工”。

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《Stable Diffusion绘画完全指南：从入门到精通的Prompt设计艺术》第五章一、目标分析主题定位：近未来科技感日常用品核心挑战：机械结构与有机材质的融合霓虹光效与金属反射的物理模拟

Stable Diffusion 中各种模型的对比与详解在 Stable Diffusion 中，不同的模型（Checkpoint）具有不同的功能和生成风格。它们的区别主要体现在以下几个方面：

Flink四大基石之CheckPointState:状态,是Flink中某一个Operator在某一个时刻的状态,如maxBy/sum,注意State存的是历史数据/状态,存在内存中。

[译]Elasticsearch Sequence ID实现思路及用途原文地址:https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-sequence-ids-6-0

Spark RDD Checkpoint 数据的保存机制在 Spark 中，RDD 的 checkpoint 是一种容错机制，用于将 RDD 的数据保存到可靠的存储系统（如 HDFS）中，以便在节点故障时可以从存储中重新加载数据，而不是重新计算依赖链。

这个程序猿可太秀了

Flink Checkpoint过程使用了 Chandy-Lamport 算法1. 正常流式处理（尚未Checkpoint）如下图，Topic 有两个分区，并行度也为 2，根据奇偶数

最笨的羊羊

Flink系列之：深入理解ttl和checkpoint，Flink SQL应用ttl案例Flink TTL（Time To Live）是一种机制，用于设置数据的过期时间，控制数据在内存或状态中的存活时间。通过设置TTL，可以自动删除过期的数据，从而释放资源并提高性能。

Flink-容错机制checkpoint“随时存档”确实恢复起来方便，可是需要我们不停地做存档操作。如果每处理一条数据就进行检查点的保存，当大量数据同时到来时，就会耗费很多资源来频繁做检查点，数据处理的速度就会受到影响。所以在Flink中，检查点的保存是周期性触发的，间隔时间可以进行设置。

一瓢一瓢的饮 alanchan

Flink（十四）Flink 的table api与sql之数据类型: 内置数据类型以及它们的属性Flink（一）1.12.7或1.13.5详细介绍及本地安装部署、验证 Flink（二）1.13.5二种部署方式(Standalone、Standalone HA )、四种提交任务方式（前两种及session和per-job）验证详细步骤 Flink（三）flink重要概念（api分层、角色、执行流程、执行图和编程模型）及dataset、datastream详细示例入门和提交任务至on yarn运行 Flink（四）介绍Flink的流批一体、transformations的18种算子详细介绍、Flink与