Apache Flink-এ State Recovery এবং Data Consistency গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, বিশেষ করে যখন fault-tolerant ডেটা প্রসেসিং সিস্টেম তৈরি করা হয়। এখানে এই দুটি বিষয়ের ব্যাখ্যা দেওয়া হলো:

১. State Recovery

Apache Flink-এ state recovery বলতে বোঝানো হয়, যখন কোনো failure ঘটে (যেমন, নোড ডাউন, জব ফেইল, ইত্যাদি), তখন Flink তার পূর্ববর্তী অবস্থায় state পুনরুদ্ধার করে ডেটা প্রসেসিং পুনরায় শুরু করে। Flink এ জন্য checkpointing এবং savepoint ব্যবহারের মাধ্যমে state সংরক্ষণ করে।

কিভাবে State Recovery কাজ করে:

Checkpointing: Flink নির্দিষ্ট সময় অন্তর state এবং progress সংরক্ষণ করে। এটি fault tolerance নিশ্চিত করতে একটি নির্দিষ্ট স্থানে (যেমন, HDFS, S3) state data সংরক্ষণ করে।
Savepoint: এটি ম্যানুয়ালি ট্রিগার করা হয় এবং সাধারণত, জব আপগ্রেড বা maintenance করার সময় ব্যবহৃত হয়।
যখন একটি failure ঘটে, Flink সর্বশেষ সফল checkpoint থেকে state পুনরুদ্ধার করে এবং প্রসেসিং পুনরায় শুরু করে, যাতে ডেটা loss বা duplication এড়ানো যায়।

২. Data Consistency

Apache Flink-এ data consistency বলতে বোঝানো হয়, ডেটা প্রসেসিং-এর প্রতিটি স্টেজে ডেটার সঠিকতা ও অখণ্ডতা বজায় রাখা। Flink exactly-once প্রসেসিং গ্যারান্টি দিয়ে থাকে, যার মানে হচ্ছে, প্রতিটি ইভেন্ট একবার এবং শুধুমাত্র একবার প্রসেস করা হবে, এমনকি যখন কোনো failure ঘটে।

Data Consistency নিশ্চিত করার পদ্ধতি:

Checkpoint Barrier: Flink checkpoint barrier ব্যবহার করে প্রতিটি task-এ state এবং progress synchronize করে। এটি নিশ্চিত করে যে, একটি checkpoint নেওয়ার আগে কোনো task-এর state এবং ডেটা consistent আছে।
Transactional Sinks: Flink transactional sinks ব্যবহার করে output data লিখতে পারে, যা two-phase commit protocol ব্যবহার করে নিশ্চিত করে যে ডেটা একবারই লেখা হবে এবং ডুপ্লিকেশন বা data loss হবে না।
Exactly-Once State Consistency: Flink তার state কে exactly-once মোডে পরিচালনা করে যাতে ডেটার integrity বজায় থাকে।