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…

一.状态编程 Flink 内置的很多算子,数据源 source,数据存储 sink 都是有状态的,流中的数据都是 buffer records,会保存一定的元素或者元数据.例如 : ProcessWindowFunction会缓存输入流的数据,ProcessFunction 会保存设置的定时器信息等等. 1,算子状态(operator state) 算子状态的作用范围限定为算子任务.这意味着由同一并行任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态,状态对于同一任务而言是共享的.Flink为算子状态提…

本文主要运行到Flink以下内容 检查点机制(CheckPoint) 状态管理器(StateBackend) 状态周期(StateTtlConfig) 关系 首先要将state和checkpoint概念区分开,可以理解为checkpoint是要把state数据持久化存储起来,checkpoint默认情况下会存储在JoManager的内存中.checkpoint表示一个Flink job在一个特定时刻的一份全局状态快照,方便在任务失败的情况下数据的恢复.在启动 CheckPoint 机制时,状态会…

参考来源: https://www.jianshu.com/p/6ed0ef5e2b74 https://blog.csdn.net/Fenggms/article/details/102855159 最近一直在看Flink,现在了解一下Flink的状态管理中的几种状态吧. 一.键State和操作State(Keyed State and Opetator State)Flink中有两种基本的状态:键状态(Keyed State)和操作状态(Operator State). 键状态(Keyed…

1.前言 在Flink中,函数和操作符都可以是有状态的.在处理每个消息或者元素时,有状态的函数都会储存信息,使得状态成为精密操作中关键的组成部分. 为了使状态能够容错,Flink会checkpoints状态.checkpoints机制使得Flink可以恢复状态和位置,以至于流计算的应用可以提供无故障执行的语义. 2.前提 Flink的checkpointing机制对流和状态的可靠存储有如下两点要求: 持久化的数据源能够从某个时间进行消息回放.举个例子,对于消息队列而言,有Kafka,Rabbit…

应用一致性保障 在Flink中,会自动做检查点,用于故障时恢复一个应用.在恢复时,application的state信息可以根据最近完成的检查点进行重建,并继续运行.不过,仅将一个application的state进行重置并不足以满足exactly-once的保证. 为了给一个应用提供exactly-once保证,在应用根据检查点重置state时,它的每个source connector都应该有能力将它的read position重置到做检查点时的read position.在做一个检查点时,s…

1.理解State(状态) 1.1.State 对象的状态 Flink中的状态:一般指一个具体的task/operator某时刻在内存中的状态(例如某属性的值) 注意:State和Checkpointing 不要搞混 checkpoint则表示了一个Flink Job,在一个特定时刻的一份全状态快照,即包含一个job下所有task/operator 某时刻的状态 状态的作用 增量计算 聚合操作 机器学习训练模式 等等 容错 Job故障重启 升级 1.2.状态的分类 1.Operator Stat…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/83422587 场景 近期在做一个画像的任务,sql实现的,当中有一个udf,会做非常多事情,包含将从redis读出历史值加权,并将中间结果和加权后的结果更新到redis. 大家都知道,flink 是能够支持事件处理的.也就是能够没有时间的概念,那么在聚合,join等操作的时候,flink内部会维护一个状态,假如此时你也用redis维护了…

1.总览 savepoints是外部存储的自包含的checkpoints,可以用来stop and resume,或者程序升级.savepoints利用checkpointing机制来创建流式作业的状态的完整快照(非增量快照),将checkpoint的数据和元数据都写入到一个外部文件系统. 如何触发.恢复或者释放savepoint了?下面一一道来. 2.分配Operator ID 极度推荐你给每个方法分配一个uid,这样才可以升级应用.ID起到的作用是明确每个operator的状态的使用范围.…

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…