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鼠标右键“计算机 ”，选择属性 ，进入后点选“系统保护 ”选项卡
1 、在刚才的“系统保护”界面中点击“系统还原 ” 。
2 、在弹出的系统还原提示窗口点击下一步 。
3、点击显示更多还原点 ，还可看到系统在进行更新后自动创建的还原点。
4 、先选择某个还原点，双击即可看到 ，在系统还原到该点之后会受到影响的程序 、驱动 。
5、若确认还原到该点 ，在如下页面单击选中还原点，点击下一步 。
6 、确认还原点 ，在点击完成后 ，会弹出提醒：一旦进行启动后，系统还原不能中断。点击“是 ”连接适配器，等待系统还原完成即可 。
Apache Flink是目前市场最受关注的流计算处理引擎 ，相较于Spark Streaming的依托Spark Core实现的微批处理模型 ，Flink是一个纯粹的流处理引擎，其基于操作符的连续流模型 ，可以达到微秒级别的延迟 。
Flink实现了流批一体化模式 ，实现按照事件处理和无序处理两种形式，基于内存计算。强大高效的反压机制和内存管理 ，基于轻量级分布式快照checkpoint机制 ，从而自动实现了Exactly-Once一致性语义 。
1. 数据源端
支持可靠的数据源(如kafka), 数据可重读
Apache Flink内置FlinkKafkaConsumer010类，不依赖于 kafka 内置的消费组offset管理 ，在内部自行记录和维护 consumer 的offset 。
2. Flink消费端
轻量级快照机制: 一致性checkpoint检查点
Flink采用了一种轻量级快照机制(检查点checkpoint)来保障Exactly-Once的一致性语义。所谓的一致检查点 ，即在某个时间点上所有任务状态的一份拷贝(快照)。该时间点是所有任务刚好处理完一个相同数据的时间 。
间隔时间自动执行分布式一致性检查点(Checkpoints)程序，异步插入barrier检查点分界线 ，内存状态自动存储为cp进程文件 。保证数据Exactly Oncey精确一次处理。
(1) 从source(Input)端开始 ，JobManager会向每个source(Input)发送检查点barrier消息，启动检查点 。在保证所有的source(Input)数据都处理完成后，Flink开始保存具体的一致性检查点checkpoints ，并在过程中启用barrier检查点分界线 。
(2) 接收数据和barrier消息 ，两个过程异步进行。在所有的source(Input)数据都处理完成后，开始将自己的检查点(checkpoints)保存到状态后(StateBackend)中 ，并通知JobManager将Barrier分发到下游
(3) barrier向下游传递时 ，会进行barrier对齐确认 。待barrier都到齐后才进行checkpoints检查点保存 。
(4) 重复以上操作，直到整个流程完成。
3. 输出端
与上文Spark的输出端Exactly-Once一致性上实现类似 ，除了目标源需要满足一定条件以外 ，Flink内置的二阶段提交机制也变相实现了事务一致性 。**支持幂等写入 、事务写入机制(二阶段提交) **
这一块和上文Spark的幂写入特性内容一致，即相同Key/ID 更新写入 ，数据不变 。借助支持主键唯一性约束的存储系统 ，实现幂等性写入数据，此处将不再继续赘述。
Flink在处理完source端数据接收和operator算子计算过程 ，待过程中所有的checkpoint都完成后 ，准备发送数据到sink端，此时启动事务 。其中存在两种方式： (1) WAL预写日志: 将计算结果先写入到日志缓存(状态后端/WAL)中，等checkpoint确认完成后一次性写入到sink 。(2) 二阶段提交: 对于每个checkpoint创建事务 ，先预提交数据到sink中 ，然后等所有的checkpoint全部完成后再真正提交请求到sink, 并把状态改为已确认。
整体思想: 为checkpoint创建事务，等到所有的checkpoint全部真正的完成后 ，才把计算结果写入到sink中。
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希望本篇文章《win10系统还原怎么还原到特定的时间点》能对你有所帮助！
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