原文链接: 一文了解Flink State Backends 当我们使用Flink进行流式计算时,通常会产生各种形式的中间结果,我们称之为State.有状态产生,就必然涉及到状态的存储,那么Flink中定义了哪些形式的状态存储呢,下面一一给大家介绍一下. State Backends MemoryStateBackend FsStateBackend RocksDBStateBackend MemoryStateBackend 顾名思义,MemoryStateBackend状态后端是将状态数据以…

State Backends 的作用 有状态的流计算是Flink的一大特点,状态本质上是数据,数据是需要维护的,例如数据库就是维护数据的一种解决方案.State Backends 的作用就是用来维护State的.一个 State Backend 主要负责两件事:Local State Management(本地状态管理) 和 Remote State Checkpointing(远程状态备份). Local State Management(本地状态管理) State Management 的主…

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,这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系?有没有可能用 State 来代替数据库呢?…

流计算中可能有各种方式来保存状态: 窗口操作 使用 了KV操作的函数 继承了CheckpointedFunction的函数 当开始做checkpointing的时候,状态会被持久化到checkpoints里来规避数据丢失和状态恢复.选择的状态存储策略不同,会导致状态持久化如何和checkpoints交互. 1.可用的状态持久化策略 Flink提供了三种持久化策略,如果没有显式指定,则默认使用MemoryStateBackend. The MemoryStateBackend 将数据保存在java…

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 /** * Basic interface for stream operators. Implementers would implement one of * {@link org.apache.flink.streaming.api.operators.OneInputStreamOper…

  public class StreamTaskState implements Serializable, Closeable { private static final long serialVersionUID = 1L; private StateHandle<?> operatorState; private StateHandle<Serializable> functionState; private HashMap<String, KvStateSnaps…

背景 今天我们来聊一聊flink中状态rescale的性能优化.我们知道flink是一个支持带状态计算的引擎,其中的状态分为了operator state和 keyed state两类.简而言之operator state是和key无关只是到operator粒度的一些状态,而keyed state是和key绑定的状态.而Rescale,意味着某个状态节点发生了并发的缩扩.在任务不修改并发重启的情况下,我们只需要按照task,将先前job的各个并发的state handle重新分发处理下载远程的持…

streamTask的invoke方法中,会循环去调用task上的每个operator的initializeState方法,在这个方法中,会真正创建除了savepointStream的其他三个对象, 而savepointStream会lazy到做savepoint的时候才创建对象,这个也可以理解,毕竟savepoint不是必须的.那么,三个对象创建了之后,就可以发挥作用了吗?不是.KeyedStateBackend和OperatorStateBackend创建之后立刻就会发生作用,因为用户的代码…

All transformations in Flink may look like functions (in the functional processing terminology), but are in fact stateful operators. You can make every transformation (map, filter, etc) stateful by using Flink's state interface or checkpointing insta…

摘要: Flink是jvm之上的大数据处理引擎. Flink是jvm之上的大数据处理引擎,jvm存在java对象存储密度低.full gc时消耗性能,gc存在stw的问题,同时omm时会影响稳定性.同时针对频繁序列化和反序列化问题flink使用堆内堆外内存可以直接在一些场景下操作二进制数据,减少序列化反序列化的消耗.同时基于大数据流式处理的特点,flink定制了自己的一套序列化框架.flink也会基于cpu L1 L2 L3高速缓存的机制以及局部性原理,设计使用缓存友好的数据结构.flink内存…

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 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/state/state.html 上面是官方文档,这里按照个人思路快速理解一下…

State Backends 本文翻译自文档Streaming Guide / Fault Tolerance / StateBackend ----------------------------------------------------------------------------------------- 使用Data Stream API编写的程序通常以多种形式维护状态: ·  窗口将收集element或在它被触发后聚合element ·  Transformation方法可能会…

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi…

前言 微信搜[Java3y]关注这个朴实无华的男人,点赞关注是对我最大的支持! 文本已收录至我的GitHub:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y,有300多篇原创文章,最近在连载面试和项目系列! 最近一直在迁移Flink相关的工程,期间也踩了些坑,checkpoint和反压是其中的一个. 敖丙太菜了,Flink都不会,只能我自己来了.看敖丙只能图一乐,学技术还是得看三歪 平时敖丙黑我都没啥水平,拿点简单的东西来就说我不会.我是敖丙的头号黑粉 今天来分享一下…

目录 一.前言 二.状态类型 2.1.Keyed State 2.2.Operator State 三.状态横向扩展 四.检查点机制 4.1.开启检查点 (checkpoint) 4.2.保存点机制 (Savepoints) 五.状态后端 5.1.状态管理器分类 5.2.配置方式 六.状态一致性 6.1.端到端(end-to-end) 6.2.Flink+Kafka 实现端到端的 exactly-once语义 6.3.Kafka幂等性和事务 幂等性 事务 6.4 两阶段提交协议 七.链接文档 一…

Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到…

01 Mar 2018 Piotr Nowojski (@PiotrNowojski) & Mike Winters (@wints) This post is an adaptation of Piotr Nowojski’s presentation from Flink Forward Berlin 2017. You can find the slides and a recording of the presentation on the Flink Forward Berlin we…

1.前言 在Flink中,函数和操作符都可以是有状态的.在处理每个消息或者元素时,有状态的函数都会储存信息,使得状态成为精密操作中关键的组成部分. 为了使状态能够容错,Flink会checkpoints状态.checkpoints机制使得Flink可以恢复状态和位置,以至于流计算的应用可以提供无故障执行的语义. 2.前提 Flink的checkpointing机制对流和状态的可靠存储有如下两点要求: 持久化的数据源能够从某个时间进行消息回放.举个例子,对于消息队列而言,有Kafka,Rabbit…

目录 System Architecture Data Transfer in Flink Event Time Processing State Management Checkpoints, Savepoints, and State Recovery System Architecture 分布式系统需要解决:分配和管理在集群的计算资源.处理配合.持久和可访问的数据存储.失败恢复.Fink专注分布式流处理. Components of a Flink Setup JobManager :接…

1.概述 Flink支持有状态计算,根据支持得不同状态类型,分别有Keyed State和Operator State.针对状态数据得持久化,Flink提供了Checkpoint机制处理:针对状态数据,Flink提供了不同的状态管理器来管理状态数据,如MemoryStateBackend. 上面Flink的文章中,有引用word count的例子,但是都没有包含状态管理.也就是说,如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算. 从容错和消息处理的语义…

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,…

三台主机 centos6 已经完成的工作: 防火墙已关闭 主机名修改完毕,ssh免密登陆配置完成 jdk已安装 zookeeper已经部署并运行 hadoop已经部署并运行 版本:flink-1.8.2-bin-scala_2.11 上传或下载flink,解压缩 [root@node01 software]# -bin-scala_2..tgz -C /bigdata/application/ 配置环境变量,建立软连接 将官网hadoop的jar包放入lib目录下 编辑flink-conf.ya…

序 本文主要研究下flink的checkpoint配置 实例 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // start a checkpoint every 1000 ms env.enableCheckpointing(1000); // advanced options: // set mode to exactly-once (this is the def…

Flink 系统配置 Flink 提供了多个配置参数,用于调整Flink的行为与性能,所有参数均在flink-config.yaml 文件中.下面我们介绍一下几个主要配置. Java and Classloading 默认情况下,Flink启动JVM进程时,会使用系统环境变量里的PATH路径.当然,如果要使用自定义的Java 版本,可以指定JAVA_HOME 环境变量,或是Flink配置文件里的env.java.home 参数.Flink的JVM进程在启动时,也可以配置自定义的JVM 选项(例如…

状态管理 之前我们提到过大多数流应用是有状态的.很多operators会不断的访问并更新某中状态,例如一个window中收集了多少条记录,输入源中当前读到的位置,亦或是用户定义的特定operators的状态.无论是内置的operator还是用户定义的operators,Flink对待它们都是一致的.在这章我们会讨论Flink 支持的不同的状态类型.state是如何被存储并由state backends管理的,以及有状态的应用如何通过重新分发state而进行扩展. 一般来说,所有数据都由一个tas…

简介 Apache Flink提供了一种容错机制,可以持续恢复数据流应用程序的状态. 该机制确保即使出现故障,经过恢复,程序的状态也会回到以前的状态. Flink 主持 at least once 语义 和 exactly once 语义 Flink 通过定期地做 checkpoint 来实现容错 和 恢复, 容错机制不断地生成数据流的快照, 而不会对性能产生太大的影响. 流应用程序的状态存储在一个可配置的地方(例如主节点或HDFS) 如果出现车程序故障(由于机器.网络或软件故障), Flink…

分层抽象 The lowest level abstraction simply offers stateful streaming. It is embedded into the DataStream API via the Process Function. It allows users freely process events from one or more streams, and use consistent fault tolerant state. In addition,…

基础配置 #============================================================================== # Common #============================================================================== # The external address of the host on which the JobManager runs and can be #…

[源码分析] 从实例和源码入手看 Flink 之广播 Broadcast 0x00 摘要 本文将通过源码分析和实例讲解,带领大家熟悉Flink的广播变量机制. 0x01 业务需求 1. 场景需求 对黑名单中的IP进行检测过滤.IP黑名单的内容会随时增减,因此是可以随时动态配置的. 该黑名单假设存在mysql中,Flink作业启动时候会把这个黑名单从mysql载入,作为一个变量由Flink算子使用. 2. 问题 我们不想重启作业以便重新获取这个变量.所以就需要一个能够动态修改算子里变量的方法. 3…

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该…