Python pyflink StreamExecutionEnvironment.enable_checkpointing用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中pyflink.datastream.StreamExecutionEnvironment.enable_checkpointing的用法。

用法:

enable_checkpointing(interval: int, mode: pyflink.datastream.checkpointing_mode.CheckpointingMode = None) → pyflink.datastream.stream_execution_environment.StreamExecutionEnvironment

为流式作业启用检查点。流式数据流的分布式状态将被定期快照。如果发生故障，流式数据流将从最新完成的检查点重新启动。

该作业在给定的时间间隔内定期绘制检查点。系统使用给定的 CheckpointingMode 进行检查点(“exactly once” 与 “at least once”)。状态将存储在配置的状态后端中。

注意：

目前不正确支持检查点迭代流数据流。因此，如果与启用的检查点一起使用，则不会启动迭代作业。

例子：

>>> env.enable_checkpointing(300000, CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE)

参数：

• interval- 状态检查点之间的时间间隔(以毫秒为单位)。

• mode- 检查点模式，保证在“exactly once” 和“at least once” 之间进行选择。

返回：

这个对象。