Flink系列之状态及检查点】的更多相关文章

Flink不同于其他实时计算的框架之处是它可以提供针对不同的状态进行编程和计算.本篇文章的主要思路如下,大家可以选择性阅读. 1. Flink的状态分类及不同点. 2. Flink针对不同的状态进行编程. 3. 检查点机制和配置. 4. 状态的存储.  Flilnk的状态分类及不同点    Flink有两种不同的状态分类,一种是Keyed State(键状态),一种是Operator State(算子状态). Keyed State 主要是针对KeyedStream中使用,当使用keyBy方法的…
检查点,保存点,与状态恢复 Flink是一个分布式数据处理系统,这种场景下,它需要处理各种异常,例如进程终止.机器故障.网络中断等.因为tasks在本地维护它们的state,Flink必须确保在出现故障的情况下,state不会丢失,并且保持一致性. 在这一节,我们会介绍Flink用于保证exactly-once state 一致性的检查点与恢复机制.我们也会讨论Flink独特的保存点功能. 一致性检查点(consistent checkpoints) Flink的恢复机制基于应用状态的一致检查点…
Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink是一个分布式.有状态的流计算引擎. 下面将正式开启Flink系列的学习笔记与总结.(https://flink.apache.org/).此篇是准备篇,主要介绍流处理相关的基础概念.别小看这些理论,对后续的学习与理解很…
本文摘自书籍<Flink基础教程> 一.一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题.一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比.在流处理中,一致性分为 3 个级别. at-most-once:数据最多被处理一次.这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失. at-least-once:数据最少被处理一次.这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值.也就是说,计数程序在…
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…
开篇介绍 通常一个 ETL Package 是由多个控制流和数据流共同组成,有的时候 ETL 的步骤可能会比较多,整个流程执行下来的时间可能比较长.假设在 ETL Package 中包含5个Task,前3个Task执行超过1个小时,到了第4个Task的时候发生失败.如果下次执行的时候重新从第1个任务开始执行,那么又要花费1个小时等待 1-3 任务执行,无疑在效率上讲是非常低的.特别是在数据仓库的应用上,往往从数据源到Staging的过程中有千万级甚至亿级的数据要加载,加载完毕之后再进入到维度和事…
本文内容与路径([js高手之路] html5 canvas系列教程 - 开始路径beginPath与关闭路径closePath详解)是canvas中比较重要的概念.掌握理解他们是做出复杂canvas动画必要的基础之一. 再谈clip函数,这个函数在这篇文章[js高手之路] html5 canvas系列教程 - 图片操作(drawImage,clip,createPattern)已经有讲到过他的基本用法,我们来两个简单的例子复习一下: <meta charset='utf-8' /> <s…
本文仅是自己看书.学习过程中的个人总结,刚接触流式,视野面比较窄,不喜勿喷,欢迎评论交流. 1.为什么是流式? 为什么是流式而不是流式系统这样的词语?流式系统在我的印象中是相对批处理系统而言的,用来处理流数据,实现数据处理功能的一个系统,而流式一词提醒我要以数据产生的方式去看待数据和以及处理过程,即在现实生活中,数据是以流的形式不断产生的,处理的过程应贴近数据产生的方式. 2.流与批 在处理数据时,对数据而言有:无界和有界之分.无界可以理解为不知道数据产生的停止时间,在数学上可以用前闭后开( […
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…
有状态函数:独立于平台的有状态无服务器堆栈   这是一种在现代基础设施上创建高效.可扩展且一致的应用程序的简单方法,无论规模大小.   有状态函数是一种API,它通过为无服务器架构构建的运行时简化了分布式有状态应用程序的构建.它结合了有状态流处理的优点--处理延迟低.资源受限的大型数据集--以及为支持位置透明性.并发性.可伸缩性和弹性的有状态实体建模的运行时.     它旨在与现代体系结构(如云本机部署)和流行的事件驱动FaaS平台(如AWS Lambda和KNative)配合使用,并提供开箱即…