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 ...
先上代码: 代码说明: 构建测试数据源,每秒钟发送一次文本,为了测试方便,这里就发一个包含三个单词的文本行 对句子按照空格切分,并将单词转换为元组,每个单词初始出现的次数为 按照单词进行分组 自定义FlatMap 初始化ValueState,注意:ValueState只能在KeyedStream中使用,而且每一个ValueState都对一个一个key。每当一个并发处理ValueState,都会从上 ...
2020-02-01 00:26 3 712 推荐指数:
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 ...
相关文章链接 Flink之Window的使用(1):计数窗口 Flink之Window的使用(2):时间窗口 Flink之Window的使用(3):WindowFunction的使用 具体实现代码如下所示: ...
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 ...
滑动窗口计数有很多使用场景,比如说限流防止系统雪崩。相比计数实现,滑动窗口实现会更加平滑,能自动消除毛刺。 概念上可以参考TCP的滑窗算法,可以看一下这篇文章(http://go12345.iteye.com/blog/1744728)。在实现上,滑动窗口算法需要循环队列和线程安全保障 ...
1、flink实现计数器的灵感来源于Hadoop的MapReduce计算框架里的理念。 flink通过实现Accumulator接口实现并行计数。并行管理是由flink实现的。 计数的结果通过JobExecutionResul的getAccumulatorResult方法t获取 ...
Flink通过Savepoint功能可以做到程序升级后,继续从升级前的那个点开始执行计算,保证数据不中断。 Flink中Checkpoint用于保存状态,是自动执行的,会过期,Savepoint是指向Checkpoint的指针,需要手动执行,并且不会过期 ...
相关文章链接 Flink之Window的使用(1):计数窗口 Flink之Window的使用(2):时间窗口 Flink之Window的使用(3):WindowFunction的使用 具体实现代码如下所示: ...
managed管理一个模板文件,载入到各个节点并运行相应配置 salt.states.file.managed(name, source=None, source_hash='', user=None, group=None, mode=None, template=None, makedirs ...