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।

State Recovery এবং Data Consistency কনফিগারেশন

Flink-এ state recovery এবং data consistency ঠিকমতো কাজ করার জন্য কিছু কনফিগারেশন প্রয়োজন:

• checkpointing interval কনফিগার করা।
• checkpoint storage (যেমন, HDFS, S3) ঠিক করা।
• state backend (যেমন, RocksDB) নির্ধারণ করা, যা state সংরক্ষণ করতে সাহায্য করে।
• state ttl (time-to-live) সেট করা যাতে পুরোনো state মুছে ফেলা যায় এবং resources অপচয় না হয়।

Flink-এ state recovery এবং data consistency-এর সঠিক প্রয়োগে একটি system দীর্ঘস্থায়ী এবং নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করতে পারে, এমনকি অনির্দিষ্ট সংখ্যক failure ঘটলেও।