Keyed State: 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...
官方文档上对 Operator State 的解释是:each operator state is bound to one parallel operator instance,所以更为确切的说一个算子状态是与一个并发的算子实例所绑定的,即假设算子的并行度是 2,那么其应有两个对应的算子状态: 态: 键控状态(Keyed State) 键控状态是一种特殊的算子状态,即状态是根据 key 值...
二、Keyed State 1、Keyed State 介绍及示例 keyed state 接口提供不同类型状态的访问接口,这些状态都作用于当前输入数据的 key 下。换句话说,这些状态仅可在 KeyedStream 上使用,可以通过 stream.keyBy(…) 得到 KeyedStream. 所有支持的状态类型如下所示: ValueState: 保存一个可以更新和检索的值(如上所述,每...
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...
官方文档上对 Operator State 的解释是：each operator state is bound to one parallel operator instance，所以更为确切的说一个算子状态是与一个并发的算子实例所绑定的，即假设算子的并行度是 2，那么其应有两个对应的算子状态：2.2 键控状态 键控状态 (Keyed State) ：是一种特殊的算子状态，即状态是根据...
1、keyed state示例:实现地铁站哪个进站口人数最多 2、operator state示例:模拟kafkasourceconsumer 本文详细的介绍了state的概念、使用场景、持久化、批处理中的使用,同时介绍了三种state(即keyed state和operator state、broadcast state)以及keyed state和operator state的简单实现与验证。 本文分为三个部分,即state介绍...
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 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...
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 ...
1、Operator State的扩容处理 2、KeyedState对扩容的处理 <!--转载自微信公众号--大数据技术与数仓--> 一、引言 State是指流计算过程中计算节点的中间计算结果或元数据属性,比如 在aggregation过程中要在state中记录中间聚合结果,比如 Apache Kafka 作为数据源时候,我们也要记录已经读取记录的offset,这些State数据在计...