Flink借助Kafka实现端到端精准一次_flink 如何保障数据一致性_flink kafka 设置精准一次

2)示例代码：

pom文件中引入依赖：

<properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <flink.version>1.13.0</flink.version>
        <java.version>1.8</java.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
        <slf4j.version>1.7.30</slf4j.version>

    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!--1.12.0需要在服务器上引入如下两个jar包-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-base</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>2.4.1</version>
        </dependency>
        <!--flink通用连接kafka 可以在写代码时不用指定版本 2.12代表scala版本-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <!-- 引入Flink相关依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- 引入日志管理相关依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>${slf4j.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>${slf4j.version}</version>
        </dependency>


    </dependencies>

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• Flink内部

  • 调用setCheckpointInterval设定多久一次存储检查点
  • 调用setCheckpointingMode设置语义是精准一次

//1.flink内部保证精准一次：设置检查点
CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();
//10s内保存一次检查点
checkpointConfig.setCheckpointInterval(10000);
//保存检查点的超时时间为5秒钟
checkpointConfig.setCheckpointTimeout(5000);
//新一轮检查点开始前最少等待上一轮保存15秒才开始
checkpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(15000);
//设置作业失败后删除检查点(默认)
checkpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.DELETE_ON_CANCELLATION);
//设置检查点模式为精准一次(默认)
checkpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

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• 输入端

  • FlinkKafkaConsumer必须调用setCommitOffsetsOnCheckpoints方法

  执行Checkpoint的时候提交offset到Checkpoint，当重启Flink时，Flink作业会告诉kafka我要从哪个offset开始消费，这样我们的数据也就恢复

Properties props_source = new Properties();
props_source.setProperty("bootstrap.servers", "node1:9092");
props_source.setProperty("group.id", "flink");
props_source.setProperty("auto.offset.reset", "latest");
//会开启一个后台线程每隔5s检测一下Kafka的分区情况
props_source.setProperty("flink.partition-discovery.interval-millis", "5000");
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer<>("flink\_kafka", new SimpleStringSchema(), props_source);
kafkaSource.setStartFromLatest();
//2.输入端保证：执行Checkpoint的时候提交offset到Checkpoint(Flink用)
kafkaSource.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true);
DataStreamSource<String> kafkaDS = env.addSource(kafkaSource);

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• 输出端

  • 设置Flink等待事务的超时时间，
  • 设置语义为精准一次

       Properties props_sink = new Properties();
        props_sink.setProperty("bootstrap.servers", "node1:9092");
        //3.1 设置事务超时时间，也可在kafka配置中设置
        props_sink.setProperty("transaction.timeout.ms", 1000 \* 5 + "");
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaSink = new FlinkKafkaProducer<>(
                "flink\_kafka2",
                new KeyedSerializationSchemaWrapper<String>(new SimpleStringSchema()),
                props_sink,
                //3.2 设置输出的的语义为精准一次
                FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE
        );
        result.addSink(kafkaSink);

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• 完整代码

package com.ming.test1;
import org.apache.commons.lang3.SystemUtils;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
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.KeyedStream;
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.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Properties;
import java.util.Random;

public class test {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //1.flink内部保证精准一次：设置检查点
        CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();
        //10s内保存一次检查点
        checkpointConfig.setCheckpointInterval(10000);
        //保存检查点的超时时间为5秒钟
        checkpointConfig.setCheckpointTimeout(5000);
        //新一轮检查点开始前最少等待上一轮保存15秒才开始
        checkpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(15000);
        //设置作业失败后删除检查点(默认)
        checkpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.DELETE_ON_CANCELLATION);
        //设置检查点模式为精准一次(默认)
        checkpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

            env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///Users/xingxuanming/Downloads/flink-checkpoint/checkpoint"));

        Properties props_source = new Properties();
        props_source.setProperty("bootstrap.servers", "node1:9092");
        props_source.setProperty("group.id", "flink");
        props_source.setProperty("auto.offset.reset", "latest");
        //会开启一个后台线程每隔5s检测一下Kafka的分区情况
        props_source.setProperty("flink.partition-discovery.interval-millis", "5000");
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer<>("flink\_kafka", new SimpleStringSchema(), props_source);
        kafkaSource.setStartFromLatest();
        //2.输入端保证：执行Checkpoint的时候提交offset到Checkpoint(Flink用)
        kafkaSource.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true);
        DataStreamSource<String> kafkaDS = env.addSource(kafkaSource);

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> wordAndOneDS = kafkaDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                //value就是每一行
                String[] words = value.split(" ");
                for (String word : words) {
                    Random random = new Random();
                    int i = random.nextInt(5);
                    if (i > 3) {
                        System.out.println("出bug了...");
                        throw new RuntimeException("出bug了...");
                    }
                    out.collect(Tuple2.of(word, 1));
                }
            }
        });
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> groupedDS = wordAndOneDS.keyBy(0);
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> aggResult = groupedDS.sum(1);
        SingleOutputStreamOperator<String> result = (SingleOutputStreamOperator<String>) aggResult.map(new RichMapFunction<Tuple2<String, Integer>, String>() {
            @Override
            public String map(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
                return value.f0 + ":::" + value.f1;
            }
        });

        //3.输出端保证
        Properties props_sink = new Properties();
        props_sink.setProperty("bootstrap.servers", "node1:9092");
        //3.1 设置事务超时时间，也可在kafka配置中设置
        props_sink.setProperty("transaction.timeout.ms", 1000 \* 5 + "");
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaSink = new FlinkKafkaProducer<>(
                "flink\_kafka2",
                new KeyedSerializationSchemaWrapper<String>(new SimpleStringSchema()),
                props_sink,
                //3.2 设置输出的的语义为精准一次
                FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE
        );
        result.addSink(kafkaSink);

        env.execute();
       }


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进行测试：

先确认下，这里不用关闭应用程序，再重启应用程序来模拟故障，而是程序里模拟故障，用随机数直接throw Exeception

进入到kafka的bin目录下

+ 启动zookeeper

 ./zookeeper-server-start.sh …/config/zookeeper.properties &
+ 启动kafka

 ./kafka-server-start.sh …/config/server.properties &
+ 创建主题

 kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:2181 --create --replication-factor 2 --partitions 3 --topic flink\_kafka2
+ 打开控制台生产者

 kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic flink\_kafka
+ 打开控制台消费者

 kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic flink\_kafka2来看最后的效果：
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此代码主要功能是对输入的字符串做分区和求和操作，例如，传入hello，world，hello三条数据，按照字符串进行分区，分为hello，world两个分区，求和是按照分区内所有汇总的字段进行求和，最后结果是(hello,2) (world,1)

我们假设，来了三条数据，hello，world，hello，处理了两条数据，此时算子状态为(hello,1) (world,1) 第三条数据来的时候“恰好”故障，检查点保存的偏移量是第一条数据hello，算子里保存的是(hello,1) 那么继续从第二条数据world开始消费，第二条数据处理成功，此时算子里保存的(hello,1) (world,1)，第三条数据处理成功，最终效果为(hello,2) (world,1)
3)最后补充下完整的流程：

（1）启动检查点保存

检查点保存的启动，标志着我们进入了两阶段提交协议的“预提交”阶段。但此时现在还没有具体提交的数据。

jobManager 通知各个 TaskManager 启动检查点保存，Source 任务会将检查点分界线（barrier）注入数据流。这个 barrier 可以将数据流中的数据，分为进入当前检查点的集合和进入下一个检查点的集合。

（2）算子任务对状态做快照

分界线（barrier）会在算子间传递下去。每个算子收到 barrier 时，会将当前的状态做个快 照，保存到状态后端。

Source 任务将 barrier 插入数据流后，也会将当前读取数据的偏移量作为状态写入检查点，存入状态后端；然后把 barrier 向下游传递，自己就可以继续读取数据了。 接下来 barrier 传递到了内部的 Window 算子，它同样会对自己的状态进行快照保存，写入远程的持久化存储。

（3）Sink 任务开启事务，完成最后的预提交

分界线（barrier）终于传到了 Sink 任务，这时 Sink 任务会开启一个事务。接下来到来的所有数据，Sink 任务都会通过这个事务来写入 Kafka。这里 barrier 是检查点的分界线，也是事务的分界线。当处理barrier的时候，实际上之前的数据都已经全部处理完了，不用管之前的，直接开启了新的事务。 对于 Kafka 而言，提交的数据会被标记为“未确认”（uncommitted）。整个过程就是所谓 的“预提交”（pre-commit）

（4）检查点保存完成，提交事务

当所有算子的快照都完成，也就是这次的检查点保存最终完成时，JobManager 会向所有任务发确认通知，告诉大家当前检查点已成功保存。

​ 当 Sink 任务收到确认通知后，就会正式提交之前的事务，把之前“未确认”的数据标为 “已确认”，接下来就可以正常消费了。 在任务运行中的任何阶段失败，都会从上一次的状态恢复，所有没有正式提交的数据也会回滚。这样，Flink 和 Kafka 连接构成的流处理系统，就实现了端到端的 exactly-once 状态一致性。

二、前置知识

⭐️1.检查点(快照)

(1)概念：

其实就是所有任务的状态在某个时间点的一个快照（一份拷贝）。Flink 会定期保存检查点，在检查点中会记录每个算子的 id 和状态；如果发生故障，Flink 就会用最近一次成功保存的检查点来恢复应用的状态，重新启动处理流程，就如同“读档”一样。

⭐️默认情况下，检查点是被禁用的，需要在代码中手动开启。

(2)拓展问题：

1.什么时候进行保存？

当每隔一段时间检查点保存操作被触发时，就把每个任务当前的状态复制一份，按照一定的逻辑结构放在一起持久化保存起来，就构成了检查点。 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。

2.如何保存以及恢复的？

举个例子，看看完整的流程图：

首先，我们已经确认(hello,hello,world)三条数据在所有算子任务都处理完了，那么每个算子任务会把当前处理过程中的值保存到外部存储中，注意是每个算子任务。

由于全部处理完了3条数据，所以source保存的偏移量事3

第一个分区，处理了两条hello数据，所以保存的数据就是hello，2

第二个分区处理了一条world数据，所以保存的数据就是world，1

此时发生故障，系统宕机

重启应用后，所有算子的状态都是空的，第一件事就是读取检查点，也就是刚才检查点保存的值再读取到内存中

![

第二件事，通过数据源的偏移量，进行重放数据，因为处理完3条数据了，所以从第三条数据后面开始继续处理。

3.为什么检查点保存时机选择所有算子任务处理完同一批数据？

首先需要思考的一个问题：在算子A保存检查点的过程中，算子B正在处理新的数据，出现宕机，那我恢复的时候虽然明确知道哪条数据没有处理完，但是不确定执行到哪一个算子了，所以只能从头source放入数据，然后到算子A执行，但是算子A可能算出来这条数据的中间状态进行保存了， 相当于算子A要对这条数据处理两次。

举例：比如数据a，要进行处理1（求和），处理2（输出到存储文件）阶段，发生故障的时候在处理2阶段，处理1阶段已经保存了处理1阶段的值，难道恢复的时候，处理1阶段还要对数据的a再操作一次吗？

那我不选择处理完同一批数据，有没有什么其他解决方案？有，比较粗暴的方案。

粗暴的解决方案：

最简单的想法是，可以在某个时刻“按下暂停键”，让所有任务停止处理数据。无论是检查点前的还是检查点后面的，都不许处理保存检查点时来的新的数据，就算宕机故障，恢复后开始处理，大家的状态都还是准确的。

然而仔细思考就会发现这有很多问题。这种想法其实是粗暴地“停止一切来拍照”，在保存检查点的过程中，任务完全中断了，这会造成很大的延迟；我们之前为了实时性做出的所有设计就毁在了做快照上。

4.那怎么确认所有算子都处理完同一批数据？直接按照最后一个sink算子任务输出成功的数据作为偏移量不可以吗？

完全不可以，最后一个sink算子任务输出的时候，虽然保证之前的数据已经全部处理完了。但是有个问题是，你在输出的时候，上一个算子任务开始处理新的数据了，整个过程大家都是异步的，你sink的时候还能不让其他算子继续处理新数据了吗，所以真正要用到的偏移量。一定是“特殊标记”的上一条数据。

那特殊标记在Flink中有概念吗？

有，看下面的检查点算法实现。

5.保存检查点的时候，新来的数据到底该怎么办？

先缓存起来，不着急处理，等到检查点保存后再继续处理。

我们可以在source数据中插入一条分界线，一旦所有算子遇到这个分界线就先把分界线之前的数据都处理完，马上开始各自保存当前的快照，保存完往下个算子传递，相当于增加一个约束，“特殊标记前面的一定是都处理完的数据”）。

6.那么你既然要缓存不处理，不还是粗暴的方案？不让新数据处理执行，有什么意义吗？

有，记住，是每个算子任务都保留“自己”的快照，算子A保留快照的时候，不影响算子B处理数据，同样的，算子A已经保留完快照，算子B保留快照的时候，算子A可以允许处理新的数据。
相当于避免了粗暴方案中的“stop the world”

7.那如果任务某个算子任务是并发情况呢？你怎么传递这个特殊标记？

还是要看检查点算法，下游任务必须接收所有上游并发任务的标记过来，才能开始保存快照。

8.既然选择所有任务都处理完一个相同数据，如果有其中一个任务没保存下状态，其他任务都保存了怎么办？

构建一个“事务”，只要有一个任务没保存状态，所有任务保存的状态直接删除，重新发送分界线，重新开始保存

(3)检查点算法：

为什么需要检查点算法？

刚才看到了检查点的保存，是所有算子任务都接受到了“保存快照”的标记，那么，谁来发起保存检查点，谁来通知所有算子任务进行保存呢？
带着这个疑问，先来说说，这个“保存快照的标记”是什么？

1）检查点分界线（Barrier）

与水位线很类似，检查点分界线也是一条特殊的数据，由 Source 算子注入到常规的数据流中，它的位置是限定好的，不能超过其他数据，也不能被后面的数据超过。检查点分界线中带有一个检查点 ID，这是当前要保存的检查点的唯一标识。

这样，分界线就将一条流逻辑上分成了两部分：分界线之前到来的旧数据，都数据当前检查点应该保存的，而基于分界线之后的新数据，因为不确定有没有处理，则会被包含在之后的检查点中。

⭐️这个分界线如何进行传递？

• JobManager中的检查点协调器 定期向 TaskManager 发出指令，要求保存检查点
• TaskManager 会让所有的 Source 任务把自己的偏移量（算子状态）保存起来，并将带有检查点 ID 的分界线（barrier）插入到当前的数据流中，先等待Source任务把快照保存后，并向下游子任务传递barrier。之后 Source 任务就可以继续读入新的数据了。
• 每个算子任务只要处理到这个 barrier，就把当前的状态进行快照。

2）分布式快照算法

我们已经知道了这个特殊字段叫做分界线，那么通知下游的算子任务？此时需要分布式快照算法

⭐️⭐️算法的核心三个原则：

• 当上游任务向多个并行下游任务发送 barrier 时，需要广播出去
• 而当多个上游任务向同一个下游任务传递 barrier 时，需要在下游任务执行“分界线对齐”（barrier alignment）操作，说白了需要等到所有上游任务发送给自己的 barrier 都到齐，才开始“快照”的保存。
• ⭐️在barrier到来后，保存快照期间 新来的数据会进行缓存，不会处理也不会保存到检查点， 直到保存完快照才进行继续进行处理。

• 当多个上游任务向同一个下游任务传递 barrier什么意思？

如上图所示，假设 sum1获取到map1，map2的barrier，就开始快照保存，sum2只获取map1的barrier，必须等待map2发送过来barrier才能开始快照保存

• ⭐️那等待所有上游任务发送给自己的 barrier的过程中，有新的数据进来怎么办？

也会保存到检查点中,直到收到全部的barrier到来后，才不会放到检查点中。

(4)使用：

1）启用检查点：

• enableCheckpointing 传入一个保存检查点的间隔

StreamExecutionEnvironment env =  StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 
// 每隔1秒启动一次检查点保存 
env.enableCheckpointing(1000); 

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2）配置检查点存储位置：

• setCheckpointStorage

对于实际生产应用，我们一般会将 CheckpointStorage 配置为高可用的分布式文件系统（HDFS，S3 等）。

env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints"); 

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⭐️3）其他参数：

• 检查点模式 setCheckpointingMode

EXACTLY_ONCE 精准一次（默认）
AT_LEAST_ONCE 最少一次

对于大多数低延迟的流处理程序，at-least-once 就够用了，而且处理效率会更高。

• 检查点保存的超时时间 setCheckpointTimeout

注意enableCheckpointing是多久触发一次检查点保存，setCheckpointTimeout是允许多长时间内保存完毕。

• 新一轮检查点保存开始，等待上一个检查点的时间 setMinPauseBetweenCheckpoint

⭐️如果设置的检查点保存超时时间小于保存检查点的时间间隔，这个设置就是生效的。

这个跟enableCheckpointing的区别在于enableCheckpointing是多久触发一次检查点保存，setMinPauseBetweenCheckpoint是上一个检查点已经开始了，但是迟迟不久保存下来，第二个检查点必须等多长时间才能开始保存检查点。

• 作业失败时是否删除检查点 enableExternalizedCheckpoints

RETAIN_ON_CANCELLATION 保留（默认）

DELETE_ON_CANCELLATION 直接删除

• 检查点保存失败时停掉作业 setFailOnCheckpointingErrors

true 停掉作业（默认）

false 不停掉作业

• enableUnalignedCheckpoints

不再执行检查点的分界线对齐操作，启用之后可以大大减少产生背压时的检查点保存时间。这个设置要求检查点模式（CheckpointingMode）必须为 exctly-once，并且并发的检查点个数为 1

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//获取检查点
CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();

//设置检查点的保存，用hdfs
checkpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://my/checkpoint/dir");

//EXACTLY\_ONCE表示精准一次 AT\_LEAST\_ONCE表示最少一次
checkpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

//检查点保存的超时时间，超过10秒直接报失败
checkpointConfig.setCheckpointTimeout(10000L);

//检查点的保存时间间隔，20秒后开始下一轮的检查点保存
checkpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(20000L);

//最多并发几个运行的检查点
checkpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(2);

//启用不对齐的检查方式
checkpointConfig.enableUnalignedCheckpoints(); 

//开启检查点的外部持久化，而且[默认]在作业失败的时候不会自动清理
checkpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

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⭐️(5)保存点

概念：

• 什么是保存点？

也是一个存盘的备份，它的原理和算法与检查点完全相同，只是多了一些额外的元数据。

• 跟检查点的区别在哪里？

检查点是由 Flink 自动管理的，定期创建，发生故障之后自动读取进行恢复，这是一个“自动存盘”的功能

而保存点不会自动创建，必须由用户明确地手动触发保存操作，所以就是“手动存盘”。

适用场景：

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取

s(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

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⭐️(5)保存点

概念：

• 什么是保存点？

也是一个存盘的备份，它的原理和算法与检查点完全相同，只是多了一些额外的元数据。

• 跟检查点的区别在哪里？

检查点是由 Flink 自动管理的，定期创建，发生故障之后自动读取进行恢复，这是一个“自动存盘”的功能

而保存点不会自动创建，必须由用户明确地手动触发保存操作，所以就是“手动存盘”。

适用场景：

[外链图片转存中…(img-jrnpPZ6w-1714404197239)]
[外链图片转存中…(img-375xjjkH-1714404197240)]
[外链图片转存中…(img-xdywpYYl-1714404197240)]

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取