Flink之状态之状态存储 state backends

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Flink之状态之状态存储 state backends

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…

Flink State Backends (状态后端)

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…

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,…

State Processor API：如何读取，写入和修改 Flink 应用程序的状态

过去无论您是在生产中使用,还是调研Apache Flink,估计您总是会问这样一个问题:我该如何访问和更新Flink保存点(savepoint)中保存的state?不用再询问了,Apache Flink 1.9.0引入了状态处理器(State Processor)API,它是基于DataSet API的强大扩展,允许读取,写入和修改Flink的保存点和检查点(checkpoint)中的状态. 在这篇文章中,我们将解释为什么此功能对Flink来说很重要,以及该功能的用途和用法.最后,我们将讨论状态…

Flink 容错机制与状态

简介 Apache Flink提供了一种容错机制,可以持续恢复数据流应用程序的状态. 该机制确保即使出现故障,经过恢复,程序的状态也会回到以前的状态. Flink 主持 at least once 语义和 exactly once 语义 Flink 通过定期地做 checkpoint 来实现容错和恢复, 容错机制不断地生成数据流的快照, 而不会对性能产生太大的影响. 流应用程序的状态存储在一个可配置的地方(例如主节点或HDFS) 如果出现车程序故障(由于机器.网络或软件故障), Flink…

一文了解Flink State Backends

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…

Apache Flink中的广播状态实用指南

感谢英文原文作者:https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink 不过,原文最近好像不能访问了.应该是https://www.da-platform.com/网站移除了blog板块了. 从版本1.5.0开始,Apache FlinkⓇ具有一种新的状态,称为广播状态. 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例.我们将引导…