/* <pre>{@code * DataStream<MyType> stream = ...; * KeyedStream<MyType> keyedStream = stream.keyBy("id"); * * keyedStream.map(new RichMapFunction<MyType, Tuple2<MyType, Long>>() { * * private ValueState<Long>…

        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,…

无论您是在生产环境中运行Apache Flink or还是在过去将Flink评估为计算框架,您都可能会问自己一个问题:如何在Flink保存点中访问,写入或更新状态?不再询问!Apache Flink 1.9.0引入了State Processor API,它是DataSet API的强大扩展,它允许读取,写入和修改Flink的保存点和检查点中的状态. 在这篇文章中,我们解释了为什么此功能对Flink来说是重要的一步,它的用途以及使用方法.最后,我们将讨论状态处理器API的未来,以及它如何与我们将…

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…

前不久,Flink社区发布了FLink 1.9版本,在其中包含了一个很重要的新特性,即state processor api,这个框架支持对checkpoint和savepoint进行操作,包括读取.变更.写入等等. savepoint的可操作带来了很多的可能性: 作业迁移 1.跨类型作业,假如有一个storm作业,将状态缓存在外部系统,希望更好的利用flink的状态机制来增加作业的稳定和减少数据的延迟,但如果直接迁移,必然面临状态的丢失,这时,可以将外部系统的状态转换为flink作业的save…

先上代码: public class WordCountKeyedState { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 初始化测试单词数据流 DataStreamSource<String> lineDS = env.addSource(n…

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…

January 23, 2018- Apache Flink, Flink Features Stefan Richter and Chris Ward Apache Flink was purpose-built for stateful stream processing. Let’s quickly review: what is state in a stream processing application? I defined state and stateful stream pr…

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…

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…