在Flink中的每个函数和运算符都是有状态的。在处理过程中可以用状态来存储数据,这样可以利用状态来构建复杂操作。为了让状态容错,Flink需要设置checkpoint状态。Flink程序是通过checkpoint来保证容错,通过checkpoint机制,Flink可恢复作业的状态和计算位置 ...
这里将介绍Flink对有状态计算的支持,其中包括状态计算和无状态计算的区别,以及在Flink中支持的不同状态类型,分别有 Keyed State 和 Operator State 。另外针对状态数据的持久化,以及整个 Flink 任务的数据一致性保证,Flink 提供了 Checkpoint 机制处理和持久化状态结果数据,随后对状态数据 Flink 提供了不同的状态管理器来管理状态数据,例如: M ...
2019-12-24 17:17 1 925 推荐指数:
在Flink中的每个函数和运算符都是有状态的。在处理过程中可以用状态来存储数据,这样可以利用状态来构建复杂操作。为了让状态容错,Flink需要设置checkpoint状态。Flink程序是通过checkpoint来保证容错,通过checkpoint机制,Flink可恢复作业的状态和计算位置 ...
数据来源:系统中可以采集到的数据,如用户数据、业务数据等,也包含系统运行时产生的日志数据等。 数据采集:不同数据源生成数据类型格式存在差异,在数据采集前可能增加数据总线(如京东JBus)对业务进行解耦,Sqoop和Flume是常用的数据采集工具 ...
原文地址: 大数据计算引擎之Flink Flink CEP复杂事件编程 复杂事件编程(CEP)是一种基于流处理的技术,将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件之间的关系,建立不同的时事件系序列库,并利用过滤、关联、聚合等技术,最终有简单事件产生高级事件,并通过模式规则的方式对重要信息进行 ...
基于 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门、概念、原理、实战、性能调优、系统案例的讲解。 专栏介绍 扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏 首发地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 专栏地址:https ...
Flink vs Spark Apache Spark和Flink都是下一代大数据工具抢占业界关注的焦点。两者都提供与Hadoop和NoSQL数据库的本机连接,并且可以处理HDFS数据。两者都是几个大数据的好方法问题。但由于其底层架构,Flink比Spark更快 ...
前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算。随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop、Storm、Spark、Flink)。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个 ...
摘要: Flink是jvm之上的大数据处理引擎。 Flink是jvm之上的大数据处理引擎,jvm存在java对象存储密度低、full gc时消耗性能,gc存在stw的问题,同时omm时会影响稳定性。同时针对频繁序列化和反序列化问题flink使用堆内堆外内存可以直接在一些场景下操作二进制数据 ...
1、理解 State(状态) 1.1、State 对象的状态 Flink 中的状态:一般指一个具体的 task/operator 某时刻在内存中的状态(例如某属性的值)。 注意:State 和 Checkpointing 不要搞混。 checkpoint ...