Flink状态管理和容错机制介绍】的更多相关文章

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…
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…
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…
在Flink中的每个函数和运算符都是有状态的.在处理过程中可以用状态来存储数据,这样可以利用状态来构建复杂操作.为了让状态容错,Flink需要设置checkpoint状态.Flink程序是通过checkpoint来保证容错,通过checkpoint机制,Flink可恢复作业的状态和计算位置. checkpoint检查点 前提条件 Flink的checkpoin机制需要与流和状态的持久化存储交互,一般它要求: 一个持久化的数据源 当Flink程序出现问题时,可以通过checkpoint持久化存储中…
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…
参考地址:https://www.cnblogs.com/airnew/p/9544683.html 问题一.什么是状态? 问题二.Flink状态类型有哪几种? 问题三.状态有什么作用? 问题四.如何使用状态,实现什么样的API? 问题五.什么是checkpoint与savepoint?问题六.如何使用checkpoint与savepoint?问题七.checkpoint原理是什么? 问题八.什么是有状态的计算? 问题九.使用checkpoint的作用? 一.状态 定义: 一般指一个具体的 ta…
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…
Salt状态管理   前言 上一篇文章概括性的介绍了Salt的用途和它的基本组成和实现原理,也深入的的介绍了Salt的命令编排和批量执行,但是对于状态管理只是简单的介绍了一下,因为状态管理是一个比较重要且常用的功能,单独的介绍状态管理会比较适合.本文将会首先介绍Salt状态管理的一些概念,然后会通过实例来演示Salt状态管理的使用,实例的演示基于Vagrant和Vagrant的Salt插件. Salt状态管理的关键概念 状态树 在Salt中,所有的状态都是通过状态描述文件来定义的,而它们都存储在…
前言 由 编程技术交流圣地[-Flutter群-] 发起的 状态管理研究小组,将就 状态管理 相关话题进行为期 两个月 的讨论. 目前只有内定的 5 个人参与讨论,如果你对 状态管理 有什么独特的见解,或想参与其中,可咨询 张风捷特烈 ,欢迎和我们共同交流. 关于这篇文章的一些内容,我很久之前就想写的,但一直没啥源动力,就一直鸽着 这次被捷特大佬催了几次,终于把这文章写完了,文章里有我对状态管理的一些思考和看法,希望能引起茫茫人海中零星的共鸣... 状态管理的认知 变迁 解耦是众多思想或框架的基…
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…