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

检查点,保存点,与状态恢复 Flink是一个分布式数据处理系统,这种场景下,它需要处理各种异常,例如进程终止.机器故障.网络中断等.因为tasks在本地维护它们的state,Flink必须确保在出现故障的情况下,state不会丢失,并且保持一致性. 在这一节,我们会介绍Flink用于保证exactly-once state 一致性的检查点与恢复机制.我们也会讨论Flink独特的保存点功能. 一致性检查点(consistent checkpoints) Flink的恢复机制基于应用状态的一致检查点

前言.flink介绍: Apache Flink 是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算.通过对时间精确控制以及状态化控制,Flink能够运行在任何处理无界流的应用中,同时对有界流,则由一些专为固定数据集设计的算法和数据结构进行了内部处理,从而提升了性能. 1.flink特性 (1)Flink是一个开源的流处理框架,它具有以下特点: 分布式:Flink程序可以运行在多台机器上. 高性能:处理性能比较高. 高可用:由于Flink程序本身是稳定的,因此它支持高可用性. 准确:

流式计算分为无状态和有状态两种情况.无状态计算观察每个独立的事件,Storm就是无状态的计算框架,每一条消息来了以后和前后都没有关系,一条是一条.比如我们接收电力系统传感器的数据,当电压超过240v就报警,这就是无状态的数据.但是如果我们需要同时判断多个电压,比如三相电路,我们判断三相电都高于某个值,那么就需要将状态保存,计算.因为这三条记录是分别发送过来的. Storm需要自己实现有状态的计算,比如借助于自定义的内存变量或者redis等系统,保证低延迟的情况下自己去判断实现有状态的计算,但是F

本文摘自书籍<Flink基础教程> 一.一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题.一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比.在流处理中,一致性分为 3 个级别. at-most-once:数据最多被处理一次.这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失. at-least-once:数据最少被处理一次.这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值.也就是说,计数程序在

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

目录 简单入门 Flink安装部署 Standalone模式 Yarn模式 Kubernetes部署 Flink运行架构 运行时四大组件 任务提交流程 任务调度原理 Flink流处理API 执行环境Environment 数据源Source 转换算子Transform 支持的数据类型 实现UDF - 更细粒度的控制流 Sink Flink Window API 窗口分类 窗口分配器(Window assigner) 窗口函数(Window function) Flink时间语义与Watermar

前段时间详细地阅读了 <Apache Flink的流处理> 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细.全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家.有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开. 一.传统的数据处理框架 1.1事务型处理 企业在日常业务运营过程中会用到各类基于web的应用,通常是业务系统,比如订单.客户系统等等   

Flink不同于其他实时计算的框架之处是它可以提供针对不同的状态进行编程和计算.本篇文章的主要思路如下,大家可以选择性阅读. 1. Flink的状态分类及不同点. 2. Flink针对不同的状态进行编程. 3. 检查点机制和配置. 4. 状态的存储.  Flilnk的状态分类及不同点    Flink有两种不同的状态分类,一种是Keyed State(键状态),一种是Operator State(算子状态). Keyed State 主要是针对KeyedStream中使用,当使用keyBy方法的

原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498 https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463 https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255 第一部分:Flink的Checkpoint 1. Flink Checkp

Flink 的流数据 API 编程指南 Flink 的流数据处理程序是常规的程序 ,通过再流数据上,实现了各种转换 (比如 过滤, 更新中间状态, 定义窗口, 聚合).流数据可以来之多种数据源 (比如, 消息队列, socket 流, 文件). 通过sink组件落地流计算的最终结果,比如可以把数据落地文件系统,标准输出流比如命令行界面, Flink 的程序可以运行在多种上下文环境 ,可以单独只是Flink api,也可以嵌入其他程序. execution可以运行在本地的 JVM里, 也可以 运行

Flink resource manager的作用如图,   FlinkResourceManager /** * * <h1>Worker allocation steps</h1> * * <ol> * <li>The resource manager decides to request more workers. This can happen in order * to fill the initial pool, or as a result o

Flink在流上最大的特点,就是引入全局snapshot,   CheckpointCoordinator 做snapshot的核心组件为, CheckpointCoordinator /** * The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state. * It triggers the checkpoint by sending the messages to the re

Example Program The following program is a complete, working example of streaming window word count application, that counts the words coming from a web socket in 5 second windows. public class WindowWordCount { public static void main(String[] args)

https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Flink+Internals   Memory Management (Batch API) Introduction Memory management in Flink serves the purpose to control how much memory certain runtime operations use. The memory management is used for

Savepoint 本文翻译自文档Streaming Guide / Savepoints ------------------------------------------------------------- 使用DataStream API编写的程序可以从一个savepoint处恢复执行.savepoint可以同时更新你的程序和Flink集群而不丢失任何状态.该文档包括了从触发.存储以及销毁(dispose)savepoint的所有内容.有关Flink如何处理状态和失效的详细内容,请见文

State Backends 本文翻译自文档Streaming Guide / Fault Tolerance / StateBackend ----------------------------------------------------------------------------------------- 使用Data Stream API编写的程序通常以多种形式维护状态: ·  窗口将收集element或在它被触发后聚合element ·  Transformation方法可能会

Working with State 本文翻译自Streaming Guide/ Fault Tolerance / Working with State ---------------------------------------------------------------------------------------- Flink中所有transformation可能都看上去像是方法(在functional processing术语中),但事实上它们都是有状态的Operator.你可

false false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt

时间戳和Watermark生成 本文翻译自Generating Timestamp / Watermarks ------------------------------------------------------------------ 本文是Flink在使用事件时间(Event Time)时相关内容,有关事件时间.处理时间和提取时间的介绍,请见event time introduction. 流程序需要设置时间特征为Event time,才能在程序中使用事件时间. final Strea