如果任务出问题了，目前sql-client能从失败状态恢复写数据吗，保证数据不丢？还是说要通过checkpoint + 状态保存的方式代码恢复？
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如果任务出问题了，目前sql-client能从失败状态恢复写数据吗，保证数据不丢？还是说要通过checkpoint + 状态保存的方式代码恢复？
Flink SQL Client 支持从任务失败状态恢复并继续写数据，以保证数据不丢失。当 Flink SQL Job 处于失败状态时，可以通过 Flink Web UI 或者 Flink 命令行工具来重启 Job，Flink 会自动从最后一个成功的 checkpoint 或 savepoint 处开始恢复数据，并继续执行任务。
具体来说，可以通过以下步骤来从任务失败状态恢复并继续写数据：
打开 Flink Web UI 或者 Flink 命令行工具，查看任务的状态和错误信息。
如果任务处于失败状态，可以点击重启按钮或者使用命令行工具执行 flink cancel [job_id] 命令来取消任务。
然后可以通过 Flink Web UI 或者命令行工具执行 flink run -s [savepoint_path] [sql_file] 命令来重新启动任务，并从指定的 savepoint 处开始恢复数据。例如：
Copy
flink run -s /path/to/savepoint [sql_file]
其中，savepoint_path 为保存的 savepoint 文件路径，可以通过 Flink Web UI 或者命令行工具生成；sql_file 为 Flink SQL 文件路径。
等待任务重新启动并恢复数据，任务会从最后一个成功的 checkpoint 或 savepoint 处开始继续执行。
Flink SQL Client 提供了机制来从失败状态中恢复，并保证数据不丢失。有两种主要的方法可以实现数据恢复：
1. Checkpoint 和状态保存：你可以通过启用 Flink 的 Checkpointing 机制，并将状态保存到可靠的状态后端（如文件系统或分布式存储系统）来实现数据恢复。当任务失败时，Flink 可以使用最新的 checkpoint 和保存的状态来重新启动任务，并从故障点继续处理数据。这样可以确保任务能够在故障后继续写入数据。
2. Savepoints（保存点）：Savepoints 是一种手动触发的检查点，可以在任务运行正常时创建。Savepoints 记录了任务在某个时间点的状态和数据位置信息。当任务出现问题时，你可以使用保存点来还原任务的状态，并从故障点继续进行数据处理。这种方式也能够确保数据不丢失。
无论是使用 Checkpoint 和状态保存，还是使用 Savepoints，都需要合理配置和管理，以确保数据一致性和恢复能力。你可以根据具体的需求和场景选择适合的方法。
请注意，Flink SQL Client 并不直接提供对任务故障的自动恢复功能，而是基于底层的 Flink 运行时和状态管理机制来实现数据恢复。因此，在使用 SQL Client 开发任务时，你需要了解 Flink 的 Checkpointing 和 Savepoints 机制，并确保正确配置和管理任务的状态和检查点。
完全补充不丢 目前sql-client方式实现比较困难 还是需要考虑datastream api方式 去加固保障，整个计算链路上不重不丢，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”