为什么要管理状态 有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能,因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态,然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能: 数据流中的数据有重复,我们想对重复数据去重,需要记录哪些数据已经流入过应用,当新数据流入时,根据已流入 ...
在Flink Checkpoint 没有描述了整个checkpoint的流程,但是对于如何生成snapshot和恢复snapshot的过程,并没有详细描述,这里补充 StreamOperator 这对接口会负责,将operator的state做snapshot和restore相应的state StreamTaskState snapshotOperatorState long checkpoint ...
2016-11-25 23:20 0 2043 推荐指数:
为什么要管理状态 有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能,因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态,然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能: 数据流中的数据有重复,我们想对重复数据去重,需要记录哪些数据已经流入过应用,当新数据流入时,根据已流入 ...
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/dev/stream/state.html#custom-serialization-for-managed-state All transformations ...
在Flink的官网写着:Stateful Computations over Data Streams。 基于状态计算的数据流。 在流式计算中,希望做一些聚合分析等。那么就需要保存当前日志的状态,以备与后来的日志做比较。 在Flink中每个操作都会有状态的保存无论是source、sink ...
文章目录 前言 Flink的State类型 基本类型划分 组织形式划分 State Time-To-Live (TTL) 另类的一种State:Broadcast State模式 State的可查询性 定制化State序列化 ...
常用 State Flink 有两种常见的 State类型,分别是: Keyed State (键控状态) Operator State(算子状态) 1) Keyed State(键控状态) Keyed State:顾名思义就是基于 KeyedStream 上的状态,这个状态是跟特定 ...
1.前言 本文主要基于实践过程中遇到的一系列问题,来详细说明Flink的状态后端是什么样的执行机制,以理解自定义函数应该怎么写比较合理,避免踩坑。 内容是基于Flink SQL的使用,主要说明自定义聚合函数的一些性能问题,状态后端是rocksdb。 2.Flink State ...
众所周知,flink是有状态的计算。所以学习flink不可不知状态。 正好最近公司有个需求,要用到flink的状态计算,需求是这样的,收集数据库新增的数据。 听起来很简单对吧?起初我也这么认为,现在发现,这尼玛就是变相的动态读取 ...
CheckPoint 当程序出现问题需要恢复 Sate 数据的时候,只有程序提供支持才可以实现 State 的容错。State 的容错需要依靠 CheckPoint 机制,这样才可以保证 Exactly-once 这种语义,但是注意,它只能保证 Flink 系统内的 Exactly-once ...