在Flink中的每個函數和運算符都是有狀態的。在處理過程中可以用狀態來存儲數據,這樣可以利用狀態來構建復雜操作。為了讓狀態容錯,Flink需要設置checkpoint狀態。Flink程序是通過checkpoint來保證容錯,通過checkpoint機制,Flink可恢復作業的狀態和計算位置 ...
這里將介紹Flink對有狀態計算的支持,其中包括狀態計算和無狀態計算的區別,以及在Flink中支持的不同狀態類型,分別有 Keyed State 和 Operator State 。另外針對狀態數據的持久化,以及整個 Flink 任務的數據一致性保證,Flink 提供了 Checkpoint 機制處理和持久化狀態結果數據,隨后對狀態數據 Flink 提供了不同的狀態管理器來管理狀態數據,例如: M ...
2019-12-24 17:17 1 925 推薦指數:
在Flink中的每個函數和運算符都是有狀態的。在處理過程中可以用狀態來存儲數據,這樣可以利用狀態來構建復雜操作。為了讓狀態容錯,Flink需要設置checkpoint狀態。Flink程序是通過checkpoint來保證容錯,通過checkpoint機制,Flink可恢復作業的狀態和計算位置 ...
數據來源:系統中可以采集到的數據,如用戶數據、業務數據等,也包含系統運行時產生的日志數據等。 數據采集:不同數據源生成數據類型格式存在差異,在數據采集前可能增加數據總線(如京東JBus)對業務進行解耦,Sqoop和Flume是常用的數據采集工具 ...
原文地址: 大數據計算引擎之Flink Flink CEP復雜事件編程 復雜事件編程(CEP)是一種基於流處理的技術,將系統數據看作不同類型的事件,通過分析事件之間的關系,建立不同的時事件系序列庫,並利用過濾、關聯、聚合等技術,最終有簡單事件產生高級事件,並通過模式規則的方式對重要信息進行 ...
基於 Flink 1.9 講解的專欄,涉及入門、概念、原理、實戰、性能調優、系統案例的講解。 專欄介紹 掃碼下面專欄二維碼可以訂閱該專欄 首發地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 專欄地址:https ...
Flink vs Spark Apache Spark和Flink都是下一代大數據工具搶占業界關注的焦點。兩者都提供與Hadoop和NoSQL數據庫的本機連接,並且可以處理HDFS數據。兩者都是幾個大數據的好方法問題。但由於其底層架構,Flink比Spark更快 ...
前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入實時計算引擎? 中我講解了日常中常見的實時需求,然后分析了這些需求的實現方式,接着對比了實時計算和離線計算。隨着這些年大數據的飛速發展,也出現了不少計算的框架(Hadoop、Storm、Spark、Flink)。在網上有人將大數據計算引擎的發展分為四個 ...
摘要: Flink是jvm之上的大數據處理引擎。 Flink是jvm之上的大數據處理引擎,jvm存在java對象存儲密度低、full gc時消耗性能,gc存在stw的問題,同時omm時會影響穩定性。同時針對頻繁序列化和反序列化問題flink使用堆內堆外內存可以直接在一些場景下操作二進制數據 ...
1、理解 State(狀態) 1.1、State 對象的狀態 Flink 中的狀態:一般指一個具體的 task/operator 某時刻在內存中的狀態(例如某屬性的值)。 注意:State 和 Checkpointing 不要搞混。 checkpoint ...