前2个Operator分配3个Key-Group,剩下1个Operator分配2个Key-Group。Key-Group和Operator是对齐的,即编号小的KG在编号小的Operator里。 6.Key Groups模式的限制 6.1 最大并行度限制 截止到Flink1.9版本,Key Groups的组数在任务第一次启动后不可无代价改变。 Checkpoint的状态快照根据Key Groups编号分组保存。一旦Key ...
逻辑上每个 keyed-state 和唯一元组 <算子并发实例, key> 绑定,由于每个 key 仅”属于” 算子的一个并发,因此简化为 <算子, key>。 Keyed State 会按照 Key Group 进行管理。Key Group 是 Flink 分发 Keyed State 的最小单元; Key Group 的数目等于作业的最大并发数。在执行过程中,每个 keyed operator 会...
KeyGroupedStream是一种特殊的DataStream,它允许用户自定义Key的生成方式,以便对数据进行更细粒度的分区和并行处理。 使用KeyGroup的基本步骤如下: 1. 创建一个KeySelector,用于从输入数据中提取Key。KeySelector是一个实现了org.apache.flink.streaming.api.functions.KeySelector接口的类。 ```java KeySelector<My...
(1)使用 KeyGroup.create() 方法创建一个 KeyGroup。创建 KeyGroup 时,需要提供一个 KeyType,用于指定分组的键。KeyType 可以是一个整数、字符串、或者是一个自定义类型。此外,还可以通过 setKeyFields() 方法指定 KeyGroup 中的键字段。 (2)通过代码生成器创建 KeyGroup。代码生成器可以根据 Flink 的执行环境...
KeyGroup 是一个由一组 Key 组成的集合,每个 Key 都具有唯一的标识符,用于区分不同的数据流。通过 KeyGroup,我们可以将数据流进行分组,实现数据的并行处理,从而提高系统的处理能力。 2.KeyGroup 的组成元素 KeyGroup 主要由两部分组成:Key 和 Operator。其中,Key 是用于区分不同数据流的唯一标识符,通常是由数据...
前言 在之前那篇讲解Flink Timer的文章里,我曾经用三言两语简单解释了Key Group和KeyGroupRange的概念。实际上,Key Group是Flink状态...
KeyGroup 是一个由一组 Key 组成的集合,每个 Key 都有一个唯一的 ID,可以唯一标识一条数据。在 Flink 中,我们可以通过 KeyGroup 对数据进行分组、聚合、窗口等操作。 2.KeyGroup 的创建与使用 在Flink 中,创建 KeyGroup 非常简单。首先,我们需要创建一个 Key 类,继承自 org.apache.flink.api.java.DataSet...
Flink 中 KeyedState 恢复时,是按照 KeyGroup 为最小单元恢复的,每个 KeyGroup 负责一部分 key 的数据。这里的 key 指的就是 Flink 中 keyBy 中提取的 key。 每个Flink 的 subtask 负责一部分相邻 KeyGroup 的数据,即一个 KeyGroupRange 的数据,有个 start 和 end(这里是闭区间)。
Flink原理与实现:Flink中的状态管理,keygroup,namespace 资源来源:https://blog.csdn.net/u013939918/article/details/107068531/ namespace 维护每个subtask的状态 上面Flink原理与实现的文章中,有引用word count的例子,但是都没有包含状态管理。也就是说,如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会...
Key-Group 数量取决于最大并行度 (MaxParallism) 。 KeyedStream 并发的上限是 Key-Group 的数量,等于最大并行度。 状态过期 1、DataStream 中状态过期 可以对 每一个 State 设置清理策略 StateTtlConfig,可以设置的内容如下: 过期时间:超过多长时间未访问,视为 State 过期,类似于缓存。