目录1 Flink中的有状态计算2 无状态计算和有状态计算2.1 无状态计算2.2 有状态计算3 有状态计算的场景4 状态的分类4.1 Managed State & Raw State4.2 Keyed State & Operator State5 存储State的数据结构/API介绍6 State代码示例6.1 Keyed State6.2 Operator State1 F
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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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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flink基本概念Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。有状态的流式处理(State)Managed State && Raw StateManaged State 是 Flink 自动管理的 State，而 Raw State 是原生态 State，两者的
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2024-03-25 11:05:31
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状态flink中通过状态来实现容错、状态一致性以及checkpoint机制，对于状态通俗来讲就是将数据或者程序运算的中间结果进行备份，这样可以保证程序中途出错可以从这里恢复；状态类型程序中保存的状态保存的具体类型是什么，哪些状态可以保存呢？状态后端状态后端指的是我们将要备份的数据存在那个地方，flink中有三个方式来保存状态，默认是保存在内存当中内存中: memoryStateBackendRoc
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2024-01-28 06:45:46
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文章目录一、前言二、状态类型2.1、Keyed State2.2、Operator State三、状态横向扩展四、检查点机制4.1、开启检查点4.2、保存点机制五、状态后端5.1、状态管理器分类MemoryStateBackendFsStateBackendRocksDBStateBackend5.2、配置方式六、状态一致性6.1、端到端（end-to-end）6.2、Flink+Kafka 实
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2023-09-21 21:26:15
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主要内容• Flink 中的状态
• 算子状态（Operatior State）
• 键控状态（Keyed State）
• 状态后端（State Backends）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
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2023-09-26 16:30:14
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### 实现Flink完成状态存储的流程
当我们在使用Flink进行实时计算时，经常会遇到需要保存计算过程中的中间状态的需求。Flink提供了状态管理的功能，能够帮助我们有效地存储和检索状态。本文将介绍如何在Flink中实现完成状态的存储。
#### 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 第一步 | 创建Flink程序 |
| 第二步 | 实现状态存储功能
原创
2024-05-27 10:47:20
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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
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2023-11-29 06:14:28
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背景：最近有一些同学问我关于状态后端的内容，其实关于flink statebackend的这篇文章我犹豫了很久要不要写，因为我觉得官网上面解释的已经挺详细的了，只要花一些时间浏览官网很快就能理解，最终还是落笔写下这篇文章最重要的原因是帮助自己整理回顾跟能给新的同学一些小帮助吧前言：(Flink 版本 1.12)看这篇博客时，你应该是对flink state有了一定的了解，如果没有可以阅读 
一、基础概念理解：state（状态）：相同于本地变量，维护计算过程中需要存储的中间数据 有以下两种类型：operator state（算子状态） 作用域：该算子在的并行任务，不同算子的任务不能访问，数据结构有 列表状态 、联合列表状态、广播状态keyed state（键控状态） 作用域：数据流中相同的key可以访问到该key对应的状态，数据结构有 值状态 、列表状态、映射状态（map）state
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2023-11-30 12:36:30
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说明：Flink是一个有状态的流式计算引擎，所以会将中间计算结果(状态)进行保存，默认保存到TaskManager的堆内存中，但是当task挂掉，那么这个task所对应的状态都会被清空，造成了数据丢失，无法保证结果的正确性，哪怕想要得到正确结果，所有数据都要重新计算一遍，效率很低。想要保证At -least-once和Exactly-once，需要把数据状态持久化到更安全的存储介质中，Flink提
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2024-04-29 10:09:22
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# 使用Redis作为Flink状态存储
在实时数据处理领域，Flink是一个非常流行的流处理框架，它具有低延迟、高吞吐量和状态管理等优点。在Flink中，状态是非常重要的一个概念，用于保存中间结果和计算中间状态。而对于状态的存储和管理，可以选择不同的方式，其中一种常见的方式就是使用Redis作为Flink状态存储。
## 为什么选择Redis作为Flink状态存储
Redis是一个非常快速
原创
2024-04-15 05:23:25
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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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无状态每一条输入对应一个输出有状态多个输入对应一个输出
原创
2022-03-09 10:43:54
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无状态每一条输入对应一个输出有状态多个输入对应一个输出
原创
2021-09-11 11:44:05
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**Flink的状态介绍**Flink的状态指的是 1.维护的状态变量,键控状态 值状态（Value state） 为每个键存储一个任意类型的单个值。复杂数据结构也可以存储为值状态。 列表状态（List state） 为每个键存储一个值的列表。列表里的每个数据可以是任意类型。 映射状态（Map state） 为每个键存储一个键值映射（map）。map的key和value可以是任意类型。2.算子的状
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2024-02-10 07:02:50
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文章目录一致性级别端到端(end-to-end)状态一致性Sink端实现方式幂等写入事务性(Transactional)写入不同Source和Sink的一致性保证Flink CheckpointFlink的checkpoint的生成算法图解SavepointsFlink开启checkpoint的API操作FLink的状态后端MemoryStateBackendFsStateBackendRocks
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2024-03-24 12:28:33
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1.前言⭐ 状态是什么东西？有了状态能做什么？⭐ 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？⭐ 有了状态、为什么又出现了状态管理的概念？⭐ 怎么学习 Flink 中的状态、状态管理相关的概念呢？⭐ Flink 中状态的分类？⭐ Flink 中状态的使用方式？⭐ Flink 状态后端的分类及使用建议？⭐ Flink 中状态的能力扩展 - TTL？⭐
前言笔者最近回顾自己对Flink技术栈细节的理解，发现对Flink的网络栈、流控与反压这一套机制存在比较大的盲区。虽然平时多次处理过作业反压的问题，但是不完全理解背后的实现显然说不过去。于是专门写一篇总结，站在大佬们的肩膀上彻底搞清楚Flink是怎么做流控与处理反压的。Flink网络传输的数据流向Flink网络传输的数据流向如下图所示。 Sender在发送数据时，首先
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2024-03-19 18:57:35
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