这个时候需要从之前停止的作业当中恢复,Flink提供了2种机制恢复作业: Savepoint:是一种特殊的checkpoint,只不过不像checkpoint定期的从系统中去触发的,它是用户通过命令触发,存储格式和checkpoint也是不相同的,会将数据按照一个标准的格式存储,不管配置什么样,Flink都会从这个checkpoint恢复,是用来做版本升级一个非常好的工...
在这个过程当中,就需要将状态数据很好的管理起来。很不幸的是,在传统的流计算系统中,对状态管理支持并不是很完善。比如storm,没有任何程序状态的支持,一种可选的方案是storm+hbase这样的方式去实现,把这状态数据存放在Hbase中,计算的时候再次从Hbase读取状态数据,做更新在写入进去。这样就会有如下几个问题 流计算...
这个时候需要从之前停止的作业当中恢复,Flink提供了2种机制恢复作业: Savepoint:是一种特殊的checkpoint,只不过不像checkpoint定期的从系统中去触发的,它是用户通过命令触发,存储格式和checkpoint也是不相同的,会将数据按照一个标准的格式存储,不管配置什么样,Flink都会从这个checkpoint恢复,是用来做版本升级一个非常好的工...
1.3、Flink丰富的状态访问和高效的容错机制 Flink在最早设计的时候就意识到了这个问题,并提供了丰富的状态访问和容错机制。如下图所示: Flink并且提供了丰富的状态访问和高效的容错机制 二、Flink中的状态管理2.1、按照数据的划分和扩张方式,Flink中大致分为2类: Keyed States Operator States 2.1.1、Keyed States Key...
三、状态管理和容错机制实现 下面介绍一下状态管理和容错机制实现方式,Flink提供了3种不同的StateBackend, MemoryStateBackend FsStateBackend RockDBStateBackend 如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop 用户可以根据自己的需求选择,如果数据量较小,可以存放到MemoryStateBackend...
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...