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…

流计算中可能有各种方式来保存状态: 窗口操作 使用 了KV操作的函数 继承了CheckpointedFunction的函数 当开始做checkpointing的时候,状态会被持久化到checkpoints里来规避数据丢失和状态恢复.选择的状态存储策略不同,会导致状态持久化如何和checkpoints交互. 1.可用的状态持久化策略 Flink提供了三种持久化策略,如果没有显式指定,则默认使用MemoryStateBackend. The MemoryStateBackend 将数据保存在java…

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…

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…

有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证,是当今实时计算必不可少的特性之一,流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow.Flink.Spark (Structure) Streaming.Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持.State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据,部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据,这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系?有没有可能用 State 来代替数据库呢?…

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…

如果要考虑易用性和效率,使用rocksDB来替代普通内存的kv是有必要的 有了rocksdb,可以range查询,可以支持columnfamily,可以各种压缩 但是rocksdb本身是一个库,是跑在RocksDBStateBackend中的 所以taskmanager挂掉后,数据还是没了, 所以RocksDBStateBackend仍然需要类似HDFS这样的分布式存储来存储snapshot   kv state需要由rockdb来管理,这是和内存或file backend最大的不同 Abstr…

Example Program The following program is a complete, working example of streaming window word count application, that counts the words coming from a web socket in 5 second windows. public class WindowWordCount { public static void main(String[] args)…