目录1、检查点​编辑1.1 检查点的保存1.1.1 周期性的触发保存1.1.2保存的时间点1.1.3时间点的保存与恢复1.1.3.1保存​编辑1.1.3.2恢复的具体步骤：1.2检查点算法1.2.1 检查点分界线（Barrier）1.2.2分布式快照算法（Barrier对齐的精准一次）1.2.3分布式快照算法（Barrier对齐的至少一次）1.2.4 分布式快照算法（非Barrier对齐的精准一次）1.3检查点配置1.3.1启用检查点  1.3.2检查点存储1.3.3其它高级配置1.3.3.1常用高级配置1.3.4通用增量checkpoint (changelog)1.3.5最终检查点1.5保

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阅读此文默认读者对docker、docker-compose有一定了解。环境docker-compose运行了一个jobmanager、一个taskmanager和一个sql-client。如下：version:"2.2"services:jobmanager:image:flink:1.18.0-scala_2.12container_name:jobmanagerports:-"7081:8081"command:jobmanagervolumes:-./jobmanager:/opt/flinkenvironment:-|FLINK_PROPERTIES=jobmanager.rpc.a

Flink系列之：TableAPIConnectors之RawFormat一、RawFormat二、示例三、Format参数四、数据类型映射一、RawFormatRawformat允许读写原始（基于字节）值作为单个列。注意:这种格式将null值编码成byte[]类型的null。这样在upsert-kafka中使用时可能会有限制，因为upsert-kafka将null值视为墓碑消息（在键上删除）。因此，如果该字段可能具有null值，我们建议避免使用upsert-kafka连接器和rawformat作为value.format。Rawformat连接器是内置的。二、示例例如，你可能在Kafka中具

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