14、Flink实战：容错机制（四）StateBackend和SavePoint的使用-程序员快看-教程，程序员编程资料站

1、设置StateBackend模式，此处以保存到hdfs为例；

在flink-conf.yaml中设置 state.backend为filesystem；

设置state.backend.fs.checkpointdir 即checkpoints的保存路径。

也可在程序中指定checkpoints的保存路径。

env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://192.168.***.***:9000/flink/checkpoints"));

注意：在程序中指定的路径如果和配置文件不一致，会按程序中指定的路径保存。

2、打开flinkweb界面http://192.168.***.***:8081，选择上传jar包，出入entryclass等配置；

3、本程序使用kafka作为数据源，在kafkatopic中输入一些测试数据，程序输出结果如下；

3、 cancel程序，找到checkpointd的保存路径；

在hdfs中打开该路径，发现有9个文件，其中一个位metadata，另外8个里面有四个保存operatorstate，另外四个保存keyedstate

4、重启程序，输入要恢复的savepoint路径；

5、再在kafkatopic里面输入部分数据，发现是接着上次的偏移量读取的，并且wordcount也是在cancel之前的基础上计算的；

最后附上代码

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;

import java.util.Properties;

public class StateBackendAndSavePointReview {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root");   //以root的身份访问hdfs
        // 1.获取flink流计算的运行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2. 容错相关配置
        // 2.1 开启CheckPointing
        env.enableCheckpointing(10000);
        // 2.2 设置重启策略
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(10, Time.seconds(2)));
        //2.3 设置Checkpoint模式（与Kafka整合，一定要设置Checkpoint模式为Exactly_Once）
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.4 系统异常退出或人为 Cancel 掉，不删除checkpoint数据
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.5 StateBackend配置：存储在hdfs中并指定checkpoints保存的具体位置
        // 会覆盖flink-conf.yaml中的相关配置
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://192.168.***.***:9000/flink/checkpoints"));

        // 3. 创建kafka数据源
        // 3.1 Kafka props
        Properties properties = new Properties();
        //指定Kafka的Broker地址
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.***.***:9092,192.168.***.***:9092,192.168.***.***:9092");
        //指定组ID
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "StateBackendTest");
        //如果没有记录偏移量，第一次从最开始消费
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        //Kafka的消费者，不自动提交偏移量 (不建议改成false)
        // 默认情况下，该参数为true. 会定期把偏移量保存到kafka特殊的topic里面
        // 该topic的作用：监控数据的消费情况；重启时优先从save point中恢复，如果没有指定save point，则直接从该topic中恢复（topic和组id名字没有变）
//        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");

        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer("StateBackendTest", new SimpleStringSchema(), properties);

        DataStreamSource<String> lines = env.addSource(kafkaSource);

        // 4 FlinkKafkaStream数据处理
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> wordAndOne = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
                String[] words = line.split(",");
                for (int i = 0; i < words.length; i++) {
                    collector.collect(Tuple2.of(words[i], 1));
                }
            }
        });

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> summed = wordAndOne.keyBy(0).sum(1);

        //5 sink输出
        summed.print();

        // 6. 执行程序
        env.execute("StateBackendAndSavePointReviewTest");
    }
}