3、广播状态(BroadcastState) 算子并行子任务都保持同一份“全局”状态,用来做统一的配置和规则设定 四、状态后端(State Backends) 主要负责管理本地状态的存储方式和位置 1、状态后端的分类 哈希表状态后端(HashMapStateBackend):把状态存放在内存里 内嵌RocksDB状态后端(EmbeddedRocksDBStateBackend):把数据持久化到本...
1.3 状态后端的配置 1、状态后端(State Backends) 在Flink中,状态的存储、访问以及维护,都是由一个可插拔的组件决定的,这个·组件就叫状态后端(state backend)。状态后端主要负责管理本地状态的储存方式和位置。 1.1 状态后端的分类(HashMapStateBackend/RocksDB) 状态后端是一个“开箱即用”的组件,可以在不改变应用...
StateBackend 定义了状态是如何存储的,不同的 State Backend 会采用不同的方式来存储状态,核心入口是: StateBackend, Flink 提供了三种不同形式的存储后端,分别是 MemoryStateBackend, FsStateBackend 和 RocksDBStateBackend。 MemoryStateBackend会将工作状态(Task State)存储在 TaskManager 的内存中,将检查点(Job Sta...
RocksDBStateBackend也通过配置文件系统路径来配置,例如:“hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints” 或者 “file:///data/flink/checkpoints”,RocksDBStateBackend内部默认会构造一个FsStateBackend来初始化checkpointStreamBackend属性,在实现StateBackend接口的resolveCheckpoint和createCheckpointStorage方法时实际上调用chec...
状态的存储、访问以及维护,由一个可插入的组件决定,这个组件就叫做状态后端(State Backend) 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)状态写入远程存储。 1. Flink中的状态 流式计算分为无状态和有状态两种情况 无状态的计算观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果。
Task运行中会创建结果文件,支持对文件创建行为进行配置,配置项包括文件覆盖策略,目录创建等。 State Backend: Flink提供了HA和作业的异常恢复,并且提供版本升级时作业的暂停恢复。对于作业状态的存储,Flink依赖于state backend,作业的重启依赖于重启策略,用户可以对这两部分进行配置。配置项包括state backend类型,存储路径,...
# 设置为FsStateBackend state.backend: filesystem # 配置文件储存路径 state.checkpoints.dir: hdfs://namenode:40010/flink/checkpoint 1. 2. 3. 4. 5. 如果不想集群配置的State Backend满足不了,我们也可以通过在代码层面进行修改,如: StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEn...
确实有人使用MinIO作为Flink的state backend。在配置Flink以使用MinIO作为其状态后端时，你需要确保已经在...
FsStateBackend需要配置的主要是文件系统,如 URL(类型,地址,路径)。比如可以是:“hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints”或“s3://flink/checkpoints” 当选择使用FsStateBackend时,正在进行的数据会被存在TaskManager的内存中。在checkpoint时,此后端会将状态快照写入配置的文件系统和目录的文件中,同时会在JobMana...