1 无状态和有状态计算 在讲flink state之前，必须先清楚flink无状态计算和有状态计算区别。1.1 无状态计算 观察每个独立的事件，并且会在最后一个时间出结果。比如一些报警和监控，一直观察每个事件，当触发警报的事件来临就会触发警告。1.2 有状态计算 &nb
Flink的State一般指一个具体的task/operator的状态。State可以被记录，在失败的情况下数据还可以恢复，Flink中有两种基本类型的State：Keyed State，Operator State，他们两种都可以以两种形式存在：原始状态(raw state)和托管状态(managed state)。
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2021-01-05 18:40:34
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State：State是指流计算过程中计算节点的中间计算结果或元数据属性，比如 在aggregation过程中要在state中记录中间聚合结果，比如 Apache Kafka 作为数据源时候，我们也要记录已经读取记录的offset，这些State数据在计算过程中会进行持久化(插入或更新)。所以Apache Flink中的State就是与时间相关的，Apache Flink任务的内部数据(计算数据和
前不久，Flink社区发布了FLink 1.9版本，在其中包含了一个很重要的新特性，即state processor api，这个框架支持对checkpoint和savepoint进行操作，包括读取、变更、写入等等。savepoint的可操作带来了很多的可能性：作业迁移 1.跨类型作业，假如有一个storm作业，将状态缓存在外部系
无论您是在生产环境中运行Apache Flink or还是在过去将Flink评估为计算框架，您都可能会问自己一个问题：如何在Flink保存点中访问，写入或更新状态？不再询问！Apache Flink 1.9.0引入了State Processor API，它是DataSet API的强大扩展，它允许读取，写入和修改Flink的保存点和检查点中的状态。在这篇文章中，我们解释了为什么此功能对
Flink DataStream Manager(托管) Operator State的简单使用要使用Manager(托管) Operator State，需要实现CheckpointedFunction接口或者ListCheckpointed<T extends Serializable>接口。一、CheckpointFunctionCheckpointedFunction接口提供具
一、现象1.1 程序现象程序是处理一个业务由2个表、4条数据、互相Join形成2条结果。Flink读取Kafka。模拟数据程序持续往Kafka插入数据,在TaskManager只有较低内存时，模拟了2000次插入（8000条数据时）,Flink的TaskManager就发生了OOM问题。使用jstat -gcutil （遇到一个小问题root用户无法查看yarn用户的jvm jstat信息 找不到
文章目录前言Flink的State类型基本类...
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2020-01-12 19:08:00
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2020-01-12 19:08:00
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简介Flink相比其他流计算引擎，最大的优势就是号称是有状态的流计算。可见state在Flink中极其重要的位置。数据流是由一个个单独的事件按时间序列组合成的，虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器，即不关注状态，不需要过往信息），但有些操作会跨多个事件记住信息（例如窗口操作符）。这些操作称为有状态操作。下面是一些有状态的操作的使用场景：1）对一个时间窗口内的数据进行聚合分
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2023-12-06 16:49:14
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提供的APIbroadcast state 提供的接口假设存在一个序列，序列中的元素是具有不同颜色与形状的图
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2021-12-30 10:29:06
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在Kubernetes中使用Flink Operator来管理状态（State）是一个常见的需求，本篇文章将介绍如何实现这一功能。首先，让我们看一下整个实现的流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 安装Flink Operator |
| 2 | 创建Flink StatefulSet |
| 3 | 创建Flink Savepoint |
简介： 本次内容将会介绍使用Flink和Hologres，实现可扩展的、高效的、云原生实时数仓。一、Hologres生态从前面几篇的内容，相信大家已经了解到Hologres是一款兼容PostgreSQL协议的实时交互式分析产品。在生态的兼容性上，Hologres有着非常庞大的生态家族，如下图所示，对于开源大数据领域，Hologres支持当下最流行的大数据开源组件，其中包括对于埋点类数据，支持Bli
Flink 系列文章
一、Flink 专栏
Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。
1、Flink 部署系列
本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。
2、Flink基础系列
本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。
3、Flik Table API和SQL基础系列
本部
原创
2023-12-30 08:42:01
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2023-12-29 09:33:44
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keyed state 接口提供不同类型状态的访问接口，这些状态都作用于当前输入数据的 key 下。换句话说，这些状态仅
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2024-01-04 12:02:44
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一、Flink 专栏Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关
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2024-01-04 12:02:18
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目录（1）OperatorState（2）OperatorState代码开发（3）OperatorState使用 （1）OperatorStateOperator State 可以用在所有算子上，每个算子子任务或者说每个算子实例共享一个 状态，流入这个算子子任务的数据可以访问和更新这个状态。注意: 算子子任务之间的状态不能互相访问Operator State 的实际应用场景不如 Keyed St
有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证，是当今实时计算必不可少的特性之一，流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow、Flink、Spark (Structure) Streaming、Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持。State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据，部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据，这让业界
Flink架构：分布式系统Flink，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，例如Hadoop Yarn，Apache Mesos，Kubernetes，但是也可以设置作为独立集群甚至库来运行。分离模式：客户端断开连接。附加模式：保持连接接受进程报告。Job Manager：决策者，决定何时调度下一个task，对完成的task和执行失败作出反应，协调chec
