托管状态就是由 Flink 统一管理的，状态的存储访问、故障恢复和重组等一系列问题都由 Flink 实现，我们只要调接口就可以。聚合、窗口等算子中内置的状态，就都是托管状态；我们也可以在富函数类（RichFunction）中通过上下文来自定义状态，这些也都是托管状态。而原始状态则是自定义的，相当于就是开辟了一块内存，需...
2,Flink+Kafka实现exactly-once 端到端的状态一致性的实现,需要每一个组件都实现,对于 Flink + Kafka 的数据管道系统(Kafka 进、Kafka 出)而言,各组件怎样保证 exactly-once 语义呢? 内部— — 利用checkpoint 机制,把状态存盘,发生故障的时候可以恢复,保证内部的状态一致性。source— — kafka consumer 作为 sour...
数据源source,数据存储sink都是有状态的 状态与算子相关联,有两种类型的状态:算子状态和键控状态 (1)算子状态(operator state) 为算子状态提供三种基本数据结构:列表状态(List state)、联合列表状态(Union list state)、广播状态(Broadcast state) (2)键控状态(keyed state) 根据输入数据流中的键(key)来维护和访...
V]保存key-value对MapState.get(key:K)MapState.put(key:K,value:V)MapState.contains(key:K)MapState.remove(key:K)ReducingState[T]AggregatingState[I,O]Flink容错机制1、状态一致当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。
Flink状态编程与容错机制,流式计算分为有状态和无状态两种情况:无状态:无状态的计算观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果。有状态
键控状态(keyed state) 9.1.1 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。算子状态不能由 相同或不同算子的另一个任务访问。 Flink 为算子状态提供三种基本数据结构: ...
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算。 1.2 Flink 的重要特点 1.2.1 事件驱动型(Event-driven) 事件驱动型应用是一类具有状态的应用,它从一个或多个事件流提取数据,并根据到来的事件触发计算...
Flink状态编程 Flink有很多算子,数据源source,数据存储sink都是有状态的,流中数据都是buffer records,会保存一定的元素或者元数据。如:ProcessWindowFunction会缓存输入流的数据,ProcessFunction会保存设置的定时器信息等。 Flink中,状态始终与特定算子相关,总的来说有两种类型的状态:算子状态(operator state)和键控状态(...
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键控状态(keyed state) 9.1.1 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。算子状态不能由 相同或不同算子的另一个任务访问。 Flink 为算子状态提供三种基本数据结构: ...