文章目录前言Flink 时间语义Timestamp 和 Watermark 行为概览Timestamp 分配和 Watermark 生成Watermark 传播ProcessFunctionWatermark 处理Table API 中的时间Table 中指定时间列时间列和 Table 操作 作者：崔星灿前言Flink 的 API 大体上可以划分为三个层次：处于最底层的 ProcessFunct
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2024-03-18 18:42:38
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先用一个场景来入门：我们想象的是一个电商平台的用户操作和模式的实时匹配的情况吧。它获取了所有用户的操作行为数据作为一个用户的操作流。网站的运营团队致力于分析用户的操作，来提高销售额，改善用户体验，并监测和预防恶意行为。要实现了一个流应用程序，用于检测用户事件流中的模式。当然，也可以在代码中把所谓的这种“模式”给写死，但是这样情况是很不理想的对吧，总是要重新部署我们的应用，而且，那样用不到广播状态，
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2024-04-22 12:07:11
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Broadcast State 是 Operator State 的一种特殊类型。它的引入是为了支持这样的场景: 一个流的记录需要广播到所有下游任务，在这些用例中，它们用于在所有子任务中维护相同的状态。然后可以在处理第二个流的数据时访问这个广播状态，广播状态有自己的一些特性。必须定义为一个 Map 结构。广播状态只能在广播流侧修改，非广播侧不能修改状态。Broadcast State 运行时的状态
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2024-03-21 14:44:43
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自版本 Flink 1.5.0 以来，Apache Flink 提供了一种新的状态类型，称为广播状态(Broadcast State)。在本文中，将解释什么是广播状态，并通过示例演示如何将广播状态应用在评估基于事件流的动态模式的应用程序，并指导大家学习广播状态的处理步骤和相关源码，以便在今后的实践中能实现此类的应用。什么是广播状态广播状态可以用于通过一个特定的方式来组合并共同处理两个事件流。第一个
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2024-05-26 16:35:00
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DataStream API 开发1.Time 与 Window1.1 Time在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示： Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中， 每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。 Ingestion Time：是数据进入 Flink 的时间。 Processi
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2024-03-25 20:51:36
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程序与数据流 所有的Flink 程序都是由三部分组成：Source，Transformation 和Sink Source: 负责读取数据源数据 Transformation：利用各种算子进行处理加工 Sink：负责输出。Map 算子：对DataStream进行操作，返回一个新的DataStream将DataStream类型 转化为 DataStream类型。package com.lei.api
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2024-05-08 11:33:49
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目录一、按键分区状态（Keyed State）1、值状态（ValueState）2. 列表状态（ListState）3. 映射状态（MapState） 4. 聚合状态（AggregatingState）二、算子状态（Operator State）1. CheckpointedFunction 接口三、广播状态（Broadcast State）一、按键分区状态（Keyed State） 1
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2024-04-05 10:17:22
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文章目录广播状态模式提供的APIBroadcastProcessFunction 和 KeyedBroadcastProcessFunction重要的注意事项 广播状态模式在本节中，您将了解如何在实践中使用广播状态。请参阅有 Stateful Stream Processing 以了解有状态流处理背后的概念。提供的API为了展示所提供的 API，在展示它们的全部功能之前，我们将从一个示例开始，然
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2024-03-31 09:09:35
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目录一、基本概念1、什么是状态2、状态的分类3、什么情况下需要保存状态3、为什么要广播状态3、广播状态的应用场景二、广播状态的设计实践1、数据分流2、补全用户信息3、评论过滤4、用户消费优惠券奖励机制三、广播状态的开发应用（1）数据分流开发实践参考Flink动态分流到kafka，hbase_阿飞不会飞丶的博客-CSDN博客_flink hbase phoenix（2）补全用户信息开发实践（已测试通
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2024-03-29 13:52:51
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1、广播状态 (Broadcast State)广播状态是一种特殊的算子状态，支持将一个流中的元素需要广播到所有下游任务的使用情形，广播状态用于保持所有子任务状态相同。2、广播状态和其他算子状态的区别：它具有 map 格式，它仅在一些特殊的算子中可用，这些算子的输入为一个广播数据流和非广播数据流，这类算子可以拥有不同命名的多个广播状态 。3、广播状态 API案例：存在一个序列，序列中的元素是具有不
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2024-08-02 18:00:38
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文章目录一、广播状态介绍1.1、什么是广播状态1.2、广播状态的动态模型评估三、API介绍3.1、BroadcastProcessFunction 和 KeyedBroadcastProcessFunction3.2、重要注意事项四、案例-实现配置动态更新4.1、逻辑步骤4.2、代码实现4.2.1、java实现4.2.2、scala实现参考： Flink 从 1.5.0 版本开始引入了一种新的状
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2023-11-13 22:31:16
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简介 算子状态中有一类很特殊，就是广播状态（BroadcastState）。从概念和原理上讲，广播状态非常容易理解：状态广播出去，所有并行子任务的状态都是相同的；并行度调整时只要直接复制就可以了。然而在应用上，广播状态却与其他算子状态大不相同。本节就专门来讨论一下广播状态的使用。一、基本用法 让所有并行子任务都持有同一份状态，也就意味着一旦状态有变化，所以子任务上的实例都要更新。什么时候会用到
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2024-03-13 17:50:16
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目录（1）BroadcastState（2）BroadcastState代码开发 （1）BroadcastState广播状态被引入以支持这样的用例:来自一个流的一些数据需要广播到所有下游 任务，在那里它被本地存储，并用于处理另一个流上的所有传入元素。作为广播状态 自然适合出现的一个例子，我们可以想象一个低吞吐量流，其中包含一组规则，我们 希望根据来自另一个流的所有元素对这些规则进行评估。Broa
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2024-02-14 09:52:24
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文章目录广播流广播状态基本用法代码实例 广播流关于两条流的连接，还有一种比较特殊的用法：DataStream 调用.connect()方法时，传入的参数也可以不是一个 DataStream，而是一个“广播流”（BroadcastStream），这时合并两条流得到的就变成了一个“广播连接流”（BroadcastConnectedStream）。广播状态从概念和原理上讲，广播状态非常容易理解：状态广
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2023-10-12 20:42:52
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目录9.2.4 状态生存时间（TTL）9.3 算子状态（Operator State）9.3.1 基本概念和特点9.3.2 状态类型9.3.3 代码实现9.4 广播状态（Broadcast State）9.4.1 基本用法9.4.2 代码实例9.5 状态持久化和状态后端9.5.1 检查点（Checkpoint）9.5.2 状态后端（State Backends）9.2.4 状态生存时间（TTL）在
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2024-06-09 08:38:48
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Flink状态管理flink中的状态由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态。可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问Flink 会进行状态管理，包括状态一致性，故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑。在flink中，状态始终与特定算子相关联为了使运行时的flink了解算子的状态，算子需要预先注册其状态。总的来说有两种类型的状态：
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2024-03-15 08:05:35
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目录提供的APIsBroadcastProcessFunction and KeyedBroadcastProcessFunction重要内容使用状态描述算子状态，该状态在恢复时均匀地分布在算子的并行任务中，或者统一使用整个状态来初始化恢复后的并行任务。第三种受支持的操作符状态是广播状态。广播状态被引入以支持这样的用例：来自一个流的一些数据需要广播到所有下游任务，在那里它被本地存储，并用于处理另一
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2024-03-27 09:52:41
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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
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2024-06-06 12:59:15
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释了广播状态是什么，并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式...
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2022-11-14 19:05:23
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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
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2024-02-27 21:41:15
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