前不久,Flink社区发布了FLink 1.9版本,在其中包含了一个很重要的新特性,即state processor api,这个框架支持对checkpoint和savepoint进行操作,包括读取、变更、写入等等。 savepoint的可操作带来了很多的可能性 ...
无论您是在生产环境中运行Apache Flinkor还是在过去将Flink评估为计算框架,您都可能会问自己一个问题:如何在Flink保存点中访问,写入或更新状态 不再询问 Apache Flink . . 引入了State Processor API,它是DataSet API的强大扩展,它允许读取,写入和修改Flink的保存点和检查点中的状态。 在这篇文章中,我们解释了为什么此功能对Flink来 ...
2019-11-22 08:58 0 359 推荐指数:
前不久,Flink社区发布了FLink 1.9版本,在其中包含了一个很重要的新特性,即state processor api,这个框架支持对checkpoint和savepoint进行操作,包括读取、变更、写入等等。 savepoint的可操作带来了很多的可能性 ...
传统的大数据处理方式一般是批处理式的,也就是说,今天所收集的数据,我们明天再把今天收集到的数据算出来,以供大家使用,但是在很多情况下,数据的时效性对于业务的成败是非常关键的。 Spark 和 Flink 都是通用的开源大规模处理引擎,目标是在一个系统中支持所有的数据处理以带来效能的提升。两者都 ...
随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性、吞吐量、容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求。 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代 ...
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 ...
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 ...