Flink中的状态与容错】的更多相关文章

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 作为新一代基于事件流的.真正意义上的流批一体的大数据处理引擎,正在逐渐得到广大开发者们的青睐.就从我自身的视角看,最近也是在数据团队把一些原本由 Flume.SparkStreaming.Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移,它们之间的优劣对比本篇暂不讨论. 近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解,本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制,这也是 Flink 核心能力之一,它支撑着 Flink Failover,甚至在较新的版本中,Flink 的 Querya…
1.理解State(状态) 1.1.State 对象的状态 Flink中的状态:一般指一个具体的task/operator某时刻在内存中的状态(例如某属性的值) 注意:State和Checkpointing 不要搞混 checkpoint则表示了一个Flink Job,在一个特定时刻的一份全状态快照,即包含一个job下所有task/operator 某时刻的状态 状态的作用 增量计算 聚合操作 机器学习训练模式 等等 容错 Job故障重启 升级 1.2.状态的分类 1.Operator Stat…
Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 这一课时我们主要…
感谢英文原文作者:https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink 不过,原文最近好像不能访问了.应该是https://www.da-platform.com/网站移除了blog板块了. 从版本1.5.0开始,Apache FlinkⓇ具有一种新的状态,称为广播状态. 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例.我们将引导…
本文主要运行到Flink以下内容 检查点机制(CheckPoint) 状态管理器(StateBackend) 状态周期(StateTtlConfig) 关系 首先要将state和checkpoint概念区分开,可以理解为checkpoint是要把state数据持久化存储起来,checkpoint默认情况下会存储在JoManager的内存中.checkpoint表示一个Flink job在一个特定时刻的一份全局状态快照,方便在任务失败的情况下数据的恢复.在启动 CheckPoint 机制时,状态会…
前言 如果你了解 Apache Flink 的话,那么你应该熟悉该如何像 Flink 发送数据或者如何从 Flink 获取数据.但是在某些情况下,我们需要将配置数据发送到 Flink 集群并从中接收一些额外的数据. 在本文的第一部分中,我将描述如何将配置数据发送到 Flink 集群.我们需要配置很多东西:方法参数.配置文件.机器学习模型.Flink 提供了几种不同的方法,我们将介绍如何使用它们以及何时使用它们.在本文的第二部分中,我将描述如何从 Flink 集群中获取数据. 如何发送数据给 Ta…
本文是博主阅读Flink官方文档以及<Flink基础教程>后结合自己理解所写,若有表达有误的地方欢迎大伙留言指出. 1.  前言 流式计算分为有状态和无状态两种情况,所谓状态就是计算过程中的中间值.对于无状态计算,会独立观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果.什么意思?大白话举例:对于一个流式系统,接受到一系列的数字,当数字大于N则输出,这时候在此之前的数字的值.和等情况,压根不关心,只和最后这个大于N的数字相关,这就是无状态计算.什么是有状态计算了?想求过去一分钟内所有数字的和或者平均…
1.State概念理解 在Flink中,按照基本类型,对State做了以下两类的划分:Keyed State, Operator State. Keyed State:和Key有关的状态类型,它只能被基于KeyedStream之上的操作,方法所使用.我们可以从逻辑上理解这种状态是一个并行度操作实例和一种Key的对应, <parallel-operator-instance, key>.Operator State:(或者non-keyed state),它是和Key无关的一种状态类型.相应地我…
先上一张图整体了解Flink中的反压   可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小的memorySegmentPool来实现(Flink 中memorySegment作为内存使用的抽象,类比bytebuffer), 公用一个pool当接收上游数据时Decoder,往下游发送数据时Encoder,都会向pool中请求…