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,…

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…

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…

1. Flink状态后端的类型: MemoryStateBackend FsStateBackend RocksDBStateBackend 2. 各状态后端对比: 2.1 MemoryStateBackend: 如果没有配置,默认使用MemoryStateBackend,此时Flink的状态会保存在TaskManager的内存中,而checkpoint会保存在JobManager的内存中. MemoryStateBackend可以通过配置来使用异步快照,通过异步快照可以避免阻塞管道.默认开启异…

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…

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…

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…

MemoryStateBackend(只用于本地开发和调试,不用于生产)和FsStateBackend(如果Flink作业的状态很小或需要很低的延迟,则应该考虑FsStateBackend),这两种都是基于JVM堆. RocksDBStateBackend:非分布式数据库,它通过Java Native接口(JNI)与Flink进行交互 RocksDBStateBackend的优势: 1.运行中的状态首先写入堆外/本机内存,然后当达到配置的阈值时刷新到本地磁盘.这意味着RocksDBStateBe…