一.状态编程 Flink 内置的很多算子,数据源 source,数据存储 sink 都是有状态的,流中的数据都是 buffer records,会保存一定的元素或者元数据.例如 : ProcessWindowFunction会缓存输入流的数据,ProcessFunction 会保存设置的定时器信息等等. 1,算子状态(operator state) 算子状态的作用范围限定为算子任务.这意味着由同一并行任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态,状态对于同一任务而言是共享的.Flink为算子状态提…

六.状态编程与容错机制 1.状态介绍 (1)分类 流式计算分为无状态和有状态 无状态流针对每个独立事件输出结果,有状态流需要维护一个状态,并基于多个事件输出结果(当前事件+当前状态值) (2)有状态计算举例 窗口 复杂事件处理:一分钟出现两次 流与other的关联操作 2.有状态的算子 数据源source,数据存储sink都是有状态的 状态与算子相关联,有两种类型的状态:算子状态和键控状态 (1)算子状态(operator state) 为算子状态提供三种基本数据结构:列表状态(List sta…

一.Flink简介 1.概述 Apache Flink是为分布式.高性能.随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架 对无界和有界数据流进行有状态计算 2.重要特点 (1)事件驱动型:从一个或多个事件流提取数据,并根据到来的事件触发计算.状态更新或其他外部动作(对比SparkStreaming微批次) (2)流处理(无界.实时)与批处理(spark) flink数据流分为无界数据流(按事件发生顺序获取)和有界数据流(对数据排序,也被称为批处理) (3)分层API 有状态流通过过程函数(…

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 本课时我们主要介绍 Flink 的编程模型与其他框架比较. 本课时的内容主要介绍基于 Flink 的编程模型,包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块,并且和 Spark.Storm 进行比较,Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势呢? Flink 的核心语义和架构模型 我们在讲解 F…

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…

        众所周知,flink是有状态的计算.所以学习flink不可不知状态.         正好最近公司有个需求,要用到flink的状态计算,需求是这样的,收集数据库新增的数据.         听起来很简单对吧?起初我也这么认为,现在发现,这尼玛就是变相的动态读取啊. 因为数据是一直在增加的,你需要记录这次收集的结果,用于下一次的运算,所以要用到状态计算. 废话不多说,直接上干货. 关于什么是有状态的flink计算,官方给出的回答是这样的:在flink程序内部存储计算产生的中间结果,…

流处理是 Flink 的核心,流处理的数据集用 DataStream 表示.数据流从可以从各种各样的数据源中创建(消息队列.Socket 和 文件等),经过 DataStream 的各种 transform 操作,最终输出文件或者标准输出.这个过程跟之前文章中介绍的 Flink 程序基本骨架一样.本篇介绍 DataStream 相关的入门知识. Flink 101 为了学习 Flink 的朋友能查看到每个例子的源码,我创建了一个 GitHub 项目:https://github.com/duma…

这里将介绍Flink对有状态计算的支持,其中包括状态计算和无状态计算的区别,以及在Flink中支持的不同状态类型,分别有 Keyed State 和 Operator State .另外针对状态数据的持久化,以及整个 Flink 任务的数据一致性保证,Flink 提供了 Checkpoint 机制处理和持久化状态结果数据,随后对状态数据 Flink 提供了不同的状态管理器来管理状态数据,例如: MemoryStateBackend 等. 有状态计算 在Flink架构体系中,有状态计算可以说是Fl…

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…

1. Flink状态后端的类型: MemoryStateBackend FsStateBackend RocksDBStateBackend 2. 各状态后端对比: 2.1 MemoryStateBackend: 如果没有配置,默认使用MemoryStateBackend,此时Flink的状态会保存在TaskManager的内存中,而checkpoint会保存在JobManager的内存中. MemoryStateBackend可以通过配置来使用异步快照,通过异步快照可以避免阻塞管道.默认开启异…