Operator State 的实际应用场景不如 Keyed State 多,它经常 被用在 Source 或 Sink 等算子上 ,用来保存流入数据的偏移量或对输出数据做缓存,以保证 Flink 应用的 ExactlyOnce 语义。 Operator State只和并行的算子实例绑定,和数据元素中的key无关,每个算子实例中持所有数据元素中的一部分状态数据。也即是说整个0p...
要使用Manager(托管)Operator State,需要实现CheckpointedFunction接口或者ListCheckpointed<T extends Serializable>接口。 一、CheckpointFunction CheckpointedFunction接口提供具有不同重新分发Non-Keyed State的访问状态。他需要实现2个方法: void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception; void initial...
public voidinitializeState(FunctionInitializationContext context)throws Exception{System.out.println("调用initializeState方法。。。");//初始化一个listStateOperatorStateStore stateStore=context.getOperatorStateStore();//初始化listStatelistState=stateStore.getListState(newListStateDescriptor("operator-states",Type...
。KeyBy之后的State,可以理解为分区过的State,每个并行keyed Operator的每个实例的每个key都有一个Keyed State,即<parallel-operator-instance,key>就是一个唯一的状态,由于每个key属于一个keyed Operator的并行实例,因此将其简单的理解为<operator,key> Operator State Operator State又称为 non-keyed state,与Key无关...
按键分区状态(KeyedState)对这两个功能都要考虑;而算子状态(OperatorState)并不考虑key的影响,所以主要任务就是要让Flink了解状态的信息、将状态数据持久化后保存到外部存储空间。 看起来算子状态的使用应该更加简单才对。不过仔细思考又会发现一个问题:我们对状态进行持久化保存的目的是为了故障恢复;在发生故障...
Keyed State和Operator State,可以以两种形式存在: 原始状态(raw state) 托管状态(managed state) 托管状态是由Flink框架管理的状态,而原始状态,由用户自行管理状态具体的数据结构,框架在做checkpoint的时候,使用byte[]来读写状态内容,对其内部数据结构一无所知。通常在Da...
在Apache Flink中,Operator State是流处理和批处理任务中的一种重要状态。它允许我们在Flink算子中存储数据,以便在故障恢复或重新分配作业时使用。Operator State的应用场景广泛,包括处理无界流、批处理、事件时间和容错等。Redistribute ListState和UnionListState是Operator State的两种常见类型。Redistribute ListState允许我...
相对于其他流计算框架，Flink 一个比较重要的特性就是其支持有状态计算。即你可以将中间的计算结果进行保存，并提供给后续的计算使用：具体而言，Flink 又将状态 (State) 分为 Keyed State 与 Operator State：2.1 算子状态 算子状态 (Operator State)：顾名思义，状态是和算子进行绑定的，一个算子的状态不能被...
**※ 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。