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在Flink – Checkpoint 没有描述了整个checkpoint的流程,但是对于如何生成snapshot和恢复snapshot的过程,并没有详细描述,这里补充   StreamOperator /** * Basic interface for stream operators. Implementers would implement one of * {@link org.apache.flink.streaming.api.operators.OneInputStreamOper…
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…
概述 在分布式实时计算领域,怎样让框架/引擎足够高效地在内存中存取.处理海量数据是一个非常棘手的问题.在应对这一问题上Flink无疑是做得非常杰出的,Flink的自主内存管理设计或许比它自身的知名度更高一些.正好近期在研读Flink的源代码.所以开两篇文章来谈谈Flink的内存管理设计. Flink的内存管理的亮点体如今作为以Java为主的(部分功能用Scala实现.也是一种遵循JVM规范并依赖JVM解释执行的函数式编程语言)的程序却自主实现内存的管理而不全然依赖于JVM的内存管理机制.它的优势…
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?…
我最新最全的文章都在南瓜慢说 www.pkslow.com,欢迎大家来喝茶! 简介 最近工作中用到了Terraform,权当学习记录一下,希望能帮助到其它人. Terraform系列文章如下: Terraform入门教程,示例展示管理Docker和Kubernetes资源 Terraform插件Provider管理,搜索.定义.下载 Terraform状态State管理,让变更有记录 Terraform模块Module管理,聚合资源的抽取与复用 Terraform常用命令 State状态是Ter…
原文链接: 一文了解Flink State Backends 当我们使用Flink进行流式计算时,通常会产生各种形式的中间结果,我们称之为State.有状态产生,就必然涉及到状态的存储,那么Flink中定义了哪些形式的状态存储呢,下面一一给大家介绍一下. State Backends MemoryStateBackend FsStateBackend RocksDBStateBackend MemoryStateBackend 顾名思义,MemoryStateBackend状态后端是将状态数据以…
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…
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…