如果要考虑易用性和效率,使用rocksDB来替代普通内存的kv是有必要的 有了rocksdb,可以range查询,可以支持columnfamily,可以各种压缩 但是rocksdb本身是一个库,是跑在RocksDBStateBackend中的 所以taskmanager挂掉后,数据还是没了 ...
.前言 之前几篇文章都是围绕Rocksdb状态后端引申出来的一系列问题,本文主要介绍一下Rocksdb作为状态后端的一些技术细节,以及Flink的状态抽象是如何设计的,为开发一个新的状态后端做指导。 本文基于Flink . . ,目前Flink版本处于一种快速变化的过程,所以可能不适用于高版本,但仍有借鉴意义。 .结构 Flink的状态定义都在flink runtime包下,路径是org.apa ...
2020-07-07 10:33 2 2907 推荐指数:
如果要考虑易用性和效率,使用rocksDB来替代普通内存的kv是有必要的 有了rocksdb,可以range查询,可以支持columnfamily,可以各种压缩 但是rocksdb本身是一个库,是跑在RocksDBStateBackend中的 所以taskmanager挂掉后,数据还是没了 ...
摘自Apache官网 一、State的基本概念 什么叫State?搜了一把叫做状态机制。可以用作以下用途。为了保证 at least once, exactly once,Flink引入了State和Checkpoint 某个task/operator某时刻的中间结果 快照 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...