Flink状态专题：keyed state和Operator state

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,…

大数据计算引擎之Flink Flink状态管理和容错

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…

Flink状态管理与状态一致性（长文）

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…

第09讲：Flink 状态与容错

Flink系列文章第01讲:Flink 的应用场景和架构模型第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置第07讲:Flink 常见核心概念分析第08讲:Flink 窗口.时间和水印第09讲:Flink 状态与容错这一课时我们主要…

Flink学习（三）状态机制于容错机制，State与CheckPoint

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…

使用Operator State方式

使用 operator state的方式有以下几种: 方式一: stateful function(RichFunction) 实现 CheckpointFunction 接口必须实现两个方法:Void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception; Checkpoint 执行时调用 Void initializeState(FunctionInitializationContext context) thro…

总结Flink状态管理和容错机制

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…

Flink状态管理和容错机制介绍

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…

关于 Flink 状态与容错机制

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…

自动化运维工具SaltStack - 多环境（使用记录【state.sls 与 state.highstate】）

转自:https://segmentfault.com/a/1190000000513137 今天在进行 saltstack 多环境的时候,遇到一个问题,最终得到解决,好记性不如烂笔头,记录. 首先,我在 salt master 服务器上对 /etc/salt/master 配置文件进行多环境配置,配置文件如下: file_roots: base: - /srv/salt/base dev: - /srv/salt/dev prod: - /srv/salt/prod test: - /srv/…

state.sls与state.highstate区别

[Functional Programming] Introduction to State, thinking in State

Recently, I am learning Working with ADT. Got some extra thought about State Monad. Basiclly how to thinking in State. First, we need to know the type of State: State returns Pair with Unit on the left, and state on the right: State(state => Pair(Uni…

[Functional Programming ADT] Initialize Redux Application State Using The State ADT

Not only will we need to give our initial state to a Redux store, we will also need to be able to reset our state at any time by dispatching an action. We can get the best of both worlds by having a function that will return an object with all of our…

[Functional Programming Moand] Update The State Of A State Monad (put)

Stateful computations require the ability for their state to change overtime. We take a look on one way to replace the state portion of our stateful datatype with a value. We explore the mechanics of how this can be accomplished and introduce the put…

[Functional Programming] Transition State based on Existing State using the State ADT (liftState, composeK)

While sometimes outside input can have influence on how a given stateful transaction transitions, there are many times where the current state at the time of a transaction. We can see the power of this type of transaction by seeing what it would take…

[Functional Programming] Using ComposeK for both get State and modify State

We have State like this: const state = { cards: [ { id: "green-square", color: "green", shape: "square" }, { id: "orange-square", color: "orange", shape: "square" }, { id: "blue-triangle&quo…

Flink状态妙用

本文主要介绍福布湿在flink实时流处理中,state使用的一些经验和心得.本文默认围观的大神已经对flink有一定了解,如果围观过程中发现了有疑问的地方,欢迎在评论区留言. 1. 状态的类别 1.1 从数据角度看,flink中的状态分为2种: KeyedState 在按key分区的DataStream中,每个key拥有一个自己的state,换句话说,这个state能得到这个key所有的数据. 结合以上的描述,不难得出以下结论,KeyState只能在KeyedStream上使用. Operate…

[Functional Programming Monad] Modify The State Of A State Monad

Using put to update our state for a given state transaction can make it difficult to modify a given state based on its previous value. In this lesson we will explore a means to lift specialized functions that can be used modify our state’s value. The…

[Functional Programming] Read and Transform Values from a State ADT’s State (get)

Many times we need to access and transform state, either in part or in full, to be used when calculating other state transitions. We will look at how we can leverage the get function on the State ADT to read and modify portions of our application sta…

关于在redux当中 reducer是如何知道传入的state是初始化state下面的哪一条数据

首先初始化redux的数据 reducer 那么问题来了,todos这个reducer是如何知道传入的是初始化state下面的todos这条数据呢? 合并reducer 合并之后是这样的他们之间的关系 const objectInitValue = { 属性1: 初始值属性2: 初始值 } 相当于这样: let object = { 属性1: func1, 属性2: func2 } const func1 = () => { 这是获得属性1的方法 } const func1 = () =>…

Flink - Working with State

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…

Flink中案例学习--State与CheckPoint理解

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…

Flink State 有可能代替数据库吗？

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?…

从udaf谈flink的state

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…

Flink之状态之状态获取

1.什么是状态对于任何一个操作,都可以被看成是一个函数,比如y=f(x),如果对于同一个x的任何一次输入,得到的y都是相同的,则可以认为这个函数是无状态,否则,这个函数就是有状态的.Flink的一大特点就在于对状态的支持. 2.Keyed State和Operator State Keyed State Keyed State正如其名,总是和具体的key相关联,也只能在keyedStream的function和operator上使用. Keyed State可以被当做是Operator Sta…

Flink中的状态与容错

1.概述 Flink支持有状态计算,根据支持得不同状态类型,分别有Keyed State和Operator State.针对状态数据得持久化,Flink提供了Checkpoint机制处理:针对状态数据,Flink提供了不同的状态管理器来管理状态数据,如MemoryStateBackend. 上面Flink的文章中,有引用word count的例子,但是都没有包含状态管理.也就是说,如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算. 从容错和消息处理的语义…