前言 最近都没有时间循序渐进的撸Flink的基础知识了跟大家分享了，今天就直接跟大家分享最近写的FlinkTask吧，我们在实践中强大。不废话，我最近也没有时间跟大家废话。一、使用场景 场景其实挺简单，就是同步别人系统的数据，存储记录并
首先,此篇文章原版是大神zhisheng写的,我只是学习zhisheng并且做一个记录自己总结一下,水平一般Flink是如何管理内存的 大多数的对象都是存储到内存中,而flink有着自己独特的管理内存的方式Flink 将对象序列化为固定数量的预先分配的内存段，⽽不是直接把对象放在堆内存上。它的 DBMS ⻛格的排序和连接算法尽可能多地对这个⼆进制数据进⾏操作，以此将序列化和反序列化开销降到最低。如
状态持久化 检查点的保存离不开 JobManager 和 TaskManager，以及外部存储系统的协调。在应用进行检查点保存时，首先会由 JobManager 向所有 TaskManager 发出触发检查点的命令；TaskManger 收到之后，将当前任务的所有状态进行快照保存，持久化到远程的存储介质中
checkpoint是怎么实现的，用到了哪些配置项暂停处理新流入数据，将新数据缓存起来将算子子任务的本地状态数据拷贝到一个远程的持久化存储上继续处理新流入的数据，包括刚才缓存起来的数据state存在什么地方 MemoryStateBackend：放在内存里 FsStateBackend：放在文件系统里，数据持久化到文件系统上，文件系统包括本地磁盘、HDFS以及包括Amazon、阿里云在内的云存储服
目录（1）状态后端的分类（2）配置状态后端 每传入一条数据，有状态的算子任务都会 读取和更新状态 。由于有效的状态访问对于处 理数据的低延迟至关重要，因此每个并行任务(子任务)都会在本地维护其状态，以确保快速 的状态访问。 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：本地的状态管理将检查点（checkpo
文章目录1.前言2.状态是什么东西？有了状态能做什么？3.为什么离线计算中不提状态，实时计算老是提到状态这个概念？状态到底在实时计算中解决了什么问题？3.1 离线任务真的是没有状态、状态管理这些个概念这个概念嘛？3.2 实时任务真的只能依赖状态、状态管理嘛？4.有了状态、为什么又出现了状态管理的概念？5.怎么学习 Flink 中的状态、状态管理相关的概念呢？6.Flink 中状态的分类？7.Fl
1、说明使用flink实时的读取kafka的数据，并且实时的存储到iceberg中。好处是可以一边存数据，一边查询数据。当然使用clickhouse也可以实现数据的既存既取。而hive数据既存既读则会有问题。iceberg中数据读写数据都是从快照中开始的，读和写对应的不同快照，所以读写互不影响。而hive中写的时候数据就不能读。下面是使用flink读取kafka数据存储到iceberg的例子。本案
Flink是一个分布式的流处理引擎，而流处理的其中一个特点就是7X24。那么，如何保障Flink作业的持续运行呢？Flink的内部会将应用状态(state)存储到本地内存或者嵌入式的kv数据库(RocksDB)中，由于采用的是分布式架构，Flink需要对本地生成的状态进行持久化存储，以避免因应用或者节点机器故障等原因导致数据的丢失，Flink是通过checkpoint(检查点)的方式将状态写入到远
文章目录Flink的Checkpoint和Savepoint介绍第一部分：Flink的Checkpoint1\. Flink Checkpoint原理介绍2\. Checkpoint的简单设置3. 保存多个Checkpoint4.从Checkpoint进行恢复Checkpoint1、checkpointConfig2、barrier第二部分： Flink的Savepoint1.Flink的Sav
流计算中可能有各种方式来保存状态：窗口操作使用 了KV操作的函数继承了CheckpointedFunction的函数
当开始做checkpointing的时候，状态会被持久化到checkpoints里来规避数据丢失和状态恢复。选择的状态存储策略不同，会导致状态持久化如何和checkpoints交互。1.可用的状态持久化策略Flink提供了三种持久化策略，如果没有显式指定，则默认使用MemorySt
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2023-07-11 17:11:42
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Flink学习-DataStream-HDFSConnector(StreamingFileSink)摘要本文主要介绍Flink中的DataStream之HDFSConnector(StreamingFileSink)，包含概念介绍、源码解读、实际Demo，已经更新到最新的Flink 1.10。可参考：Flink-1.10-StreamingFileSink
Flink-master-Stream
一 状态的概述 在Flink中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，如map、filter、flatMap，计算时不依赖其他数据，就属于无状态算子。 而有状态的算子任务，则除当前数据之外，还需要一些其他数据来得到计算结果。这里的“其他数据”就是所谓的状态（state）。聚合算子、窗口算子都属于有状态的算子。 有
有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证，是当今实时计算必不可少的特性之一，流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow、Flink、Spark (Structure) Streaming、Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持。State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据，部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据，这让业界
# Flink 存储 Redis 的实现指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，允许开发者处理大规模的实时数据。Redis 作为一个高性能的键值数据库，常用于快速缓存和数据存储。本文旨在指导新手通过 Flink 将数据存储到 Redis 中。
## 流程概述
下面是实现 Flink 存储 Redis 的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
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flink提供不同的状态后端（state backends）来区分状态的存储方式和存储位置。flink状态可以存储在java堆内存内或者内存之外。通过状态后端的设置，flink允许应用保持大容量的状态。开发者可以在不改变应用逻辑的情况下设置状态后端。 默认情况下，flink的状态会保存在t
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2023-08-26 22:58:10
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一、简介说的是持久化状态的数据存放在哪 默认情况下，所有的状态都存储在 JVM 的堆内存中，在状态数据过多的情况下，这种方式很有可能导致内存溢出，因此 Flink 该提供了其它方式来存储状态数据，这些存储方式统一称为状态后端 (或状态管理器)Flink中定义了三种State BackendThe MemoryStateBackend：内存The FsStateBackend：文件系统，比如hdfs
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2023-07-18 13:15:59
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什么是Flink大状态存储？举个栗子。现有用户访问流数据，需统计每个用户PV，用户量级为3亿。如何计算？假定每个用户ID为50字节。那么3亿用户ID的存储需要：50 b * 3 亿 ≈ 13 G ，那么可以直接存在job内存中，如果担心job重启，内存数据丢失，可以放在redis中，或者Aerospike（一种用磁盘的kv存储）。那如果状态再大一些呢？再举个栗子：某广告场景下，点击数据需要根据请求
1.背景介绍Flink是一个流处理框架，用于处理大规模数据流。它可以处理实时数据流和批处理数据。Flink的核心功能是提供一种高效、可扩展的数据处理引擎，以实现低延迟、高吞吐量和高可靠性的数据处理。Flink的数据持久化与存储是一项重要的功能，它允许用户将流处理结果存储到持久化存储系统中，以便在需要时查询和分析。这种功能对于许多应用场景非常有用，例如日志记录、数据分析、实时报告等。在本文中，我们将
Flink 的 API 大体上可以划分为三个层次：处于最底层的 ProcessFunction、中间一层的 DataStream API 和最上层的 SQL/Table API，这三层中的每一层都非常依赖于时间属性。时间属性是流处理中最重要的一个方面，是流处理系统的基石之一，贯穿这三层 API。在 DataStream API 这一层中因为封装方面的原因，我们能够接触到时间的地方不是很多，所以我们
【Flink-State】Flink三种StateBackend的区别与使用：MemoryStateBackend & FsStateBackend & RocksDBStateBackend1）场景描述2）StateBackend的存储位置与配置方式3）StateBackend的种类4）StateBackend的介绍4.1.MemoryStateBackend4.2.FsSta
