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Flink流式计算，提供Checkpoint机制，程序自动将State进行快速快照，然后进行Checkpoint保存。此外，还支持用户可以手动进行快照，保存State数据，称为：SavePoint保存点。
SavePoint保存点由用户手动创建、拥有和删除，用于有计划的、手动的备份和恢复。
类似于虚拟机拍摄的快照:
Savepoint恢复类似于虚拟机的转到快照功能，用于还原恢复：
Savepoint和Checkpoint区别：
| 区别点 | Checkpoint | Savepoint |
|---|---|---|
| 别名 | 检查点 | 保存点 |
| 主要用途 | 在任务发生异常时快速恢复 | 有计划的进行备份 |
| 触发管理方式 | Flink自动触发并管理 | 用户手动触发并管理 |
| 特点 | 1.轻量 2.自动从故障中恢复 3.在作业停止后默认清除 | 1.持久 2.手动触发从Savepoint恢复 3.以标准格式存储，允许代码或配置发生改变 |
SavePoint默认保存路径配置方式：
配置文件，全局有效。flink-conf.yaml
xxxxxxxxxxstate.savepoint.dir: hdfs://mycluster/flink/savepointsJob的代码中配置，当前job有效。
xxxxxxxxxxenv.setDefaultSavepointDir("hdfs://mycluster/flink/savepoints")创建Savepoint操作命令：
Trigger a Savepoint $ bin/flink savepoint :jobId [:targetDirectory]
Trigger a Savepoint with YARN
$ bin/flink savepoint :jobId [:targetDirectory] -yid :yarnAppId
Stopping a Job with Savepoint
$ bin/flink stop --savepointPath [:targetDirectory] :jobId
使用Savepoint恢复命令：
Resuming from Savepoint
$ bin/flink run -s :savepointPath [:runArgs]