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…

摘自Apache官网 一.State的基本概念 什么叫State?搜了一把叫做状态机制.可以用作以下用途.为了保证 at least once, exactly once,Flink引入了State和Checkpoint 某个task/operator某时刻的中间结果 快照(snapshot) 程序一旦crash,恢复用的 机器学习模型的参数 二.Flink中包含的State Keyed State和Opreator State 1.Keyed State基于KeyedStream的状态.这个状…

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…

数据流容错机制 该文档翻译自Data Streaming Fault Tolerance,文档描述flink在流式数据流图上的容错机制. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.介绍 flink提供了可以一致地恢复数据流应用的状态的容错机制,该机制保证即使在错误发生后,反射回数据流记录的程序的状态操作最终仅执行一次.值得注意的是,该保证可…

本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议,分享来自于施晓罡,目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发,现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发.   本文主要内容如下: 有状态的流数据处理: Flink中的状态接口: 状态管理和容错机制实现: 阿里相关工作介绍: 一.有状态的流数据处理   1.1.什么是有状态的计算      计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算. 比如wordcount,给一些word,其计…

本文主要内容如下: 有状态的流数据处理: Flink中的状态接口: 状态管理和容错机制实现: 阿里相关工作介绍: 一.有状态的流数据处理# 1.1.什么是有状态的计算# 计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算. 比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景.count做为输出,在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去,那么count就是一个state. 1.2.传统的流计算系统缺少对于程序状态的有效…

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,程序的状态最终也会反映来自数据流的每条记录(只有一次). 从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once),Flink引入了state和checkpoint. state一般指一个具体的task/operator的状态.而checkpoint则表示了一个Flink Job,在一个特定时刻的一份全局状态快照,即包含了所有task/operator的状态. Flin…

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…

第一章 ApacheFlink介绍 一.Flink优势 1. 目前唯一同时支持高吞吐.低延迟.高性能的分布式流式数据处理框架 2. 支持事件事件概念 3. 支持有状态计算,保持了事件原本产生的时序性,避免网络传输带来的影响 4. 支持高度灵活的窗口操作,Flink将窗口分为Time.Count.Session以及Data-driven等类型的窗口操作,可以灵活的处罚条件定制化来达到对复杂的流传输模式的支持. 5. 基于轻量级分布式快照实现容错,大型计算任务的流程拆解成小的计算过程,task分布到…

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本…