public static class MyFlatMap extends RichFlatMapFunction<Events,String >{ ValueState<Events> myStatu ; ListState<Events> myListStatu; MapState<String ,Long> myMapStatu; ReducingState<Events> myReducingStatu; AggregatingState<Events, String > myAggStatu; @Override public void open(Configuration pa...
MapState适用于以下情况: 1. 去重:使用MapState可以很方便地进行去重操作,例如过滤重复事件。 2. 统计:MapState可以用于存储中间结果,用于计算滚动聚合函数,例如计算窗口内的累计值。 3. 匹配关联:MapState可以用于存储和查询关联数据,例如关联用户和订单信息。 4. 分组聚合:MapState可以用于在分组窗口中进行聚合计算...
MapState 的状态描述器就叫作 MapStateDescriptor,其构造方法如下: publicMapStateDescriptor(String name, Class<UK> keyClass, Class<UV> valueClass){super(name,newMapTypeInfo(keyClass, valueClass), (Object)null); } 1 2 3 规约状态 ReducingState 规约状态类似于值状态,不过状态存储的是规约聚合之后的结...
MapState<String, Long> wordCount = getRuntimeContext().getState( new MapStateDescriptor<>('wordCount', String.class, Long.class)); Long count = wordCount.get('hello'); 总之,MapState是Flink中非常有用的状态类型,可以用于存储键值对数据,并且可以在算子之间共享和访问。在实际应用中,我们可以根据具体...
mapstate operatorstate-flink source connector 的实现会用operatorState 来记录source 数据读取的offset broadcaststate 可以通过读取外部数据,进行广播变量,转化成广播流进行和一般流数据进行关联 liststate unionliststate 三种状态存储方式机使用场景 状态后端-传入一条数据,有状态的算子任务都会读取和更新状态 ...
去重逻辑 自定义Distinct1ProcessFunction 继承了KeyedProcessFunction, 方便起见使用输出类型使用Void,这里直接使用打印控制台方式查看结果,在实际中可输出到下游做一个批量的处理然后在输出; 定义两个状态:MapState,key表示devId, value表示一个随意的值只是为了标识,该状态表示一个广告位在某个小时的设备数据,如果我们使...
MapState:即状态值为一个map。用户通过put或putAll方法添加元素 4.StateDescriptor State 既然是暴露给用户的,那么就需要有一些属性需要指定:state 名称、val serializer、state type info。在对应的statebackend中,会去调用对应的create方法获取到stateDescriptor中的值。Flink通过StateDescriptor来定义一个状态。这是一个...
**※ MapState:**维护了一个添加映射列表。你可以添加键值对到状态中,也可以获得反映当前所有映射的迭代器。使用 put(UK,UV) 或者 putAll(Map<UK,UV>) 分别检索映射、键和值的可迭代视图。 2.Operator State(算子状态) Operator State 与 Key 无关,而是与 Operator 绑定,整个 Operator 只对应一个 State。
MapState<UK, UV>: 保存一组映射,可以将 kv 放进这个状态,使用 put(UK, UV) 或者 putAll(Map<UK, UV>) 添加,或者使用 get(UK) 获取。 所有类型的状态都有一个 clear() 方法来清除当前的状态。 注意:FoldingState 已经不推荐使用,可以用 AggregatingState 来代替。
MapWithState & FlatMapWithState 如果我们使用Scala编程,可以使用有状态的map和flatMap算子,即mapWithState和flatMapWithState,目前状态数据类型仅支持ValueState`。一个例子如下: // i为map输入,opt为状态变量类型.mapWithState((i:Int,opt:Option[Int])=>optmatch{// 如果状态变量存在caseSome(c)=>// 逗号前...