Flink之state processor api實踐
前不久，Flink社區發布了FLink 1.9版本，在其中包含了一個很重要的新特性，即state processor api，這個框架支持對checkpoint和savepoint進行操作，包括讀取、變更、寫入等等。 savepoint的可操作帶來了很多的可能性 ...
原文：Flink之state processor api原理
無論您是在生產環境中運行Apache Flinkor還是在過去將Flink評估為計算框架，您都可能會問自己一個問題：如何在Flink保存點中訪問，寫入或更新狀態 不再詢問 Apache Flink . . 引入了State Processor API，它是DataSet API的強大擴展，它允許讀取，寫入和修改Flink的保存點和檢查點中的狀態。 在這篇文章中，我們解釋了為什么此功能對Flink來 ...
2019-11-22 08:58 0 359 推薦指數：
相關推薦
flink DataStream API使用及原理
傳統的大數據處理方式一般是批處理式的，也就是說，今天所收集的數據，我們明天再把今天收集到的數據算出來，以供大家使用，但是在很多情況下，數據的時效性對於業務的成敗是非常關鍵的。 Spark 和 Flink 都是通用的開源大規模處理引擎，目標是在一個系統中支持所有的數據處理以帶來效能的提升。兩者都 ...
flink dataset api使用及原理
隨着大數據技術在各行各業的廣泛應用，要求能對海量數據進行實時處理的需求越來越多，同時數據處理的業務邏輯也越來越復雜，傳統的批處理方式和早期的流式處理框架也越來越難以在延遲性、吞吐量、容錯能力以及使用便捷性等方面滿足業務日益苛刻的要求。 在這種形勢下，新型流式處理框架Flink通過創造性地把現代 ...
Flink - Working with State
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/dev/stream/state.html#custom-serialization-for-managed-state All transformations ...
理解Flink之四State
在Flink的官網寫着：Stateful Computations over Data Streams。 基於狀態計算的數據流。 在流式計算中，希望做一些聚合分析等。那么就需要保存當前日志的狀態，以備與后來的日志做比較。 在Flink中每個操作都會有狀態的保存無論是source、sink ...
Flink的State概述
文章目錄 前言 Flink的State類型 基本類型划分 組織形式划分 State Time-To-Live (TTL) 另類的一種State：Broadcast State模式 State的可查詢性 定制化State序列化 ...
Flink State 狀態
常用 State Flink 有兩種常見的 State類型，分別是： Keyed State （鍵控狀態） Operator State（算子狀態） 1) Keyed State（鍵控狀態） Keyed State：顧名思義就是基於 KeyedStream 上的狀態，這個狀態是跟特定 ...
Flink - state管理
在Flink – Checkpoint 沒有描述了整個checkpoint的流程，但是對於如何生成snapshot和恢復snapshot的過程，並沒有詳細描述，這里補充 StreamOperator 這對接口會負責，將operator的state做snapshot ...