Flink CheckPoint保存的数据：状态、偏移量和定时器信息

在Flink中，Checkpoint是一种机制，用于将实时任务的状态保存到远程存储中，例如HDFS、亚马逊的S3等。通过Checkpoint，Flink能够将实时任务的计算结果保存下来，并在后续任务处理中继续使用。

Checkpoint保存的数据包括以下内容：

1. 任务状态

Checkpoint会保存实时任务的状态信息，包括任务的整体进度、中间计算结果等。这些状态信息能够确保在任务失败或重启时能够恢复到之前的状态，从而保证数据的一致性。

2. 数据源偏移量

Checkpoint还会保存数据源的偏移量，即任务在数据源中读取数据的位置。这样，在任务失败或重启后，Flink能够准确地从上次读取的位置继续读取数据，避免数据丢失或重复处理。

3. 状态后端

Checkpoint会保存任务的状态后端，即用于存储任务状态的远程存储。Flink支持多种状态后端，如HDFS、S3等。通过保存状态后端信息，Flink能够在任务失败或重启后，将状态信息恢复到指定的远程存储中。

总而言之，Flink的Checkpoint机制能够保证实时任务的状态和数据的一致性，从而提供可靠的容错和恢复能力。

以上就是Flink Checkpoint保存的数据内容。