2)状态后端(state backend,主要是管理 控制算子状态或控键状态的状态存放位置,如果状态存放在内存,磁盘,数据库等)。状态后端主要负责两件事:本地的状态管理,以及将检查点(checkpoint,检查点会在后面章节讲)状态写入远程存储。 状态后端有以下三种可以选择设置: (1)MemoryStateBackend 默认不配置使用的是MemoryStateBack...
Flink SQL 中的空闲状态保留时间（Idle State Retention Time）和 StateBackend TTL（Time-to-Live）都...
1、MemoryStateBackend(内存状态后端) 2、FsStateBackend(文件系统状态后端) 3、RocksDBStateBackend(RocksDB 状态后端) 四、State对扩缩容的处理 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...
在运行时,MemoryStateBackend和FSStateBackend本地的 State 都保存在TaskManager的内存中,所以其底层都依赖于HeapKeyedStateBackend。HeapKeyedStateBackend面向Flink 引擎内部,使用者无须感知。 1、内存型 StateBackend MemoryStateBackend,运行时所需的State数据全部保存在TaskManager JVM堆上内存中,KV类型的State、窗口算子...
Flink SQL API 使用状态后端(state backend)来存储作业状态。RocksDB 是 Flink 官方提供的一种可选的状态后端实现方式之一,它通过将状态存储在磁盘上来提供可扩展性和容错性。因此,Flink SQL API 在使用 RocksDB 作为状态后端时,应该也可以实现状态设置永不超时的需求。 需要注意的是,在使用 RocksDB 作为状态后端...
仔细分析这个SQL作业,是对一个联合主键的字段做group by,那么state一定会非常大。 经过在对这个表在数仓中的数据进行分析,发现这个字段的离散度几乎接近于主键的离散度。 而进行group by必然要根据每一条upsert kafka的数据去查验在flink statebackend中物化的source table中该字段值的分布情况,这应该是才是瓶颈所在!
FlinkSQL写入hive 配置1:vim flink-conf.yml 流式写入hive需要配置检查点 # state.backend: filesystem state.backend: filesystem # 取消的时候保存检查点 execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention: RETAIN_ON_CANCELLATION # 60s 一次检查点...
从 Flink 1.6 版本开始引入了 State TTL 特性,该特性可以允许对作业中定义的 Keyed 状态进行超时自动清理,对于TableAPI和 SQL 模块引入了空闲状态保留时间(Idle State Retention Time)进行状态管理,下面我们具体介绍一下。 1、State TTL 功能的用法 在Flink 的官方文档 中给我们展示了State TTL的基本用法,用法示例...
将所有的状态序列化之后, 存入本地的 RocksDB 数据库中.(一种 NoSql 数 据库, KV 形式存储) 创建方法 env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("file://"+ basecheckpointPath).configure(conf,classLoader)) 数据存储 State: TaskManager 中的KV数据库(实际使用内存+磁盘) ...
每个State 不能超过 Akka Frame 大小。 2、文件型状态存储 文件型状态存储 FSStateBackend,运行时所需的 State 数据全部保存在 TaskManager 的内存中,执行检查点的时候,会把 State 的快照数据保存到配置的文件系统中,如使用 HDFS 的路径为 “hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints”,使用本地文件系统的路径为...