Flink State 状态 Flink 有两种常见的 State类型,分别是: Keyed State (键控状态) Operator State(算子状态) 1.Keyed State(键控状态) 基于KeyedStream 上的状态,这个状态是跟特定的Key绑定的。 KeyedStream流上的每一个Key,都对应一个 State。Flink针对Keyed State提供了以下可以保存 State 的数据结构 **※ Va...
原始状态(Raw State):是自定义的,相当于就是开辟了一块内存,需要我们自己管理,实现状态的序列化和故障恢复。 通常我们采用Flink托管状态来实现需求,托管状态分为两种,按键分区状态(Keyed State)和算子状态(Operator State)。 3、Flink中状态的自动管理 Flink代码中已经做好了状态的自动管理,如 发送hello,得出(hello...
Keyed State是与特定key绑定的状态,只能由处理该key的operator访问。 它适用于处理具有keyBy操作的数据流,每个key都有独立的state。 Keyed State的种类包括:ValueState、ListState、MapState等。 Operator State: Operator State是与operator实例绑定的状态,与特定的输入数据无关。 它通常用于需要跨任务槽(task slot)进...
对于Keyed State和Operator State这两种状态,他们的横向伸缩机制不太相同。由于每个Keyed State总是与某个Key相对应,当横向伸缩时,Key总会被自动分配到某个算子子任务上,因此Keyed State会自动在多个并行子任务之间迁移。对于一个非KeyedStream,流入算子子任务的数据可能会随着并行度的改变而改变。如上图所示,假如一个...
上表总结了Keyed State和Operator State的区别。 横向扩展问题 状态的横向扩展问题主要是指修改Flink应用的并行度,确切的说,每个算子的并行实例数或算子子任务数发生了变化,应用需要关停或启动一些算子子任务,某份在原来某个算子子任务上的状态数据需要平滑更新到新的算子子任务上。其实,Flink的Checkpoint就是一个非常好...
三、Operator State 1、CheckpointedFunction 2、带状态的 Source Function 3、operator state示例:实现程序异常时自动保存state,当超过重启次数时中断运行 1)、实现 2)、运行结果 4)、hdfs上的checkpoint 本文介绍了Flink State中的keyed state 和 operator state基本功能及示例,其中包含详细的验证步骤与验证结果。 本...
二、Operator State 1、CheckpointedFunction 2、带状态的 Source Function 3、operator state示例:实现程序异常时自动保存state,当超过重启次数时中断运行 1)、实现 2)、运行结果 3)、hdfs上的checkpoint 本文介绍了Flink State中的operator state基本功能及示例,其中包含详细的验证步骤与验证结果。
Keyed State 和 Operator State 存在两种形式:managed (托管状态)和 raw(原始状态)。 托管状态是由Flink框架管理的状态;而原始状态是由用户自行管理状态的具体数据结构,框架在做checkpoint的时候,使用bytes 数组读写状态内容,对其内部数据结构一无所知。 通常所有的 datastream functions 都可以使用托管状态,但是原始状态...
Operator State也叫non-keyed state,每个算子状态都绑定一个并行算子实例。Kafka连接器是在Flink中使用算子状态的一个很好的例子。Kafka consumer的每个并行实例都维护主题分区和偏移量的映射作为其算子状态。 当并发发生变化时,Operator State接口支持在并行算子实例之间重新分配状态。进行这种再分配有多种方式可选。
1.State Vs Checkpoint State: 维护/存储的是某一个Operator的运行的状态/历史值,是维护在内存中! 一般指一个具体的Operator的状态(operator的状态表示一些操作/算子在运行的过程中会产生的一些历史结果,如前面的maxBy底层会维护当前的最大值,也就是会维护一个keyedOperator,这个State里面存放就是maxBy这个Operator中...