为什么需要TTL状态不需要一次存储状态有效期有时间限制，超过时间需要重置状态（业务上）TTL设置StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
// 状态有效时间
.newBuilder(Time.seconds(10))
//设置状态更新类型
.setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.On
一 .前言1.1. 什么是状态首先举一个无状态计算的例子：消费延迟计算。 假设现在有一个消息队列，消息队列中有一个生产者持续往消费队列写入消息，多个消费者分别从消息队列中读取消息。从图上可以看出，生产者已经写入 16 条消息，Offset 停留在 15 ；有 3 个消费者，有的消费快，而有的消费慢。消费快的已经消费了 13 条数据，消费者慢的才消费了 7、8 条数据。如何实时统计每个消费者落后多少
一 .概念1.1. 什么是有状态的计算？1.2. 传统的流计算系统缺少对于程序状态的有效支持1.3. Flink丰富的状态访问和高效的容错机制二 .Keyed State2.1.保存state的数据结构2.2. 状态有效期 (TTL)2.2.1.过期数据的清理2.2.全量快照时进行清理2.3.增量数据清理2.4.在 RocksDB 压缩时清理2.3. DataStream 状态相关的 Scala
在关于Flink的流式处理概念一文中，我们提到了Flink是有状态的流式处理框架，今天我们就来好好聊一聊状态。01 什么是状态先来复习一下，什么是状态？来思考一个无状态计算的场景：无状态计算案例：消费延迟计算消息队列
一个生产者持续写入多个消费者组分别读取如何实时统计每个消费者落后多少条数据？观察数据样例，可以发现，每条消息中包含了生产者、消费者的信息，通过将消费者的信息与生产者对比，即可判
Flink状态编程学习笔记简介状态编程为Flink处理机制的核心，状态用来保存信息，辅助计算，以及方便于故障恢复。内容一、有状态和无状态的算子有状态：计算时需要依赖其他数据，例如需要先有下单状态，才能有支付状态（sum…） 无状态：计算时不需要依赖其他数据，单独自身数据就足矣（Map，Filter…）二、状态管理传统状态管理：状态保存在数据库中，造成对数据库频繁访问耗费性能。 Flink状态管理：
10 Flink Table API 和 SQLTable API 是流处理和批处理通用的关系型 API，Table API 可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。Table API 是 SQL 语言的超集并专门为 Apache Flink 设计的，Table API 是 Scala 和 Java 语言集成式的 API。与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API
C:\Users\ice.VirtualBox
原创
2022-11-17 10:38:06
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文章目录执行配置程序打包和分布式执行程序打包小结并行执行设置并行度Operator 级别执行环境级别客户端级别系统级别设置最大并行度 执行配置StreamExecutionEnvironment包含ExecutionConfig，它允许为运行时设置特定于作业的配置值。要更改影响所有作业的默认值，请参见配置。StreamExecutionEnvironment env = StreamExecut
什么是状态在流处理中，我们需要处理的数据是源源不断的，那我们面对以下几种情况时该怎么办？从kakfa里面处理数据，但是kafak里的数据有些是重复的，需要在流处理系统里面进行去重，所以需要知道已经有的数据的id，那我们怎么知道呢需要与以前的历史数据进行比较等操作，但是又不想每次都到数据库里面去查(考虑到性能)，那我们上哪里去读呢强大的Flink提供了状态管理这么一个东西，可以让我们保存一些状态我们
前言： Flink 窗口会将当前窗口的数据存储在状态中，等待窗口结束的时候触发计算，那窗口状态什么时候清理？（前提： 窗口的主要逻辑是在 WindowOperator 中完成的）翻一下 WindowOperator 的代码，可以看到下面这个方法，“Drops all state for the given window and calls” 这个注释，还是可以比较明确的说明这个方法的作用的。那 W
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2023-05-28 19:30:14
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一、问题分析概览流计算作业通常运行时间长，数据吞吐量大，且对时延较为敏感。但实际运行中，Flink 作业可能因为各种原因出现吞吐量抖动、延迟高、快照失败等突发情况，甚至发生崩溃和重启，影响输出数据的质量，甚至会导致线上业务中断，造成报表断崖、监控断点、数据错乱等严重后果。本文会对Flink 常见的问题进行现象展示，从原理上说明成因和解决方案，并给出线上问题排查的工具技巧，帮助大
1.1 Linux&Shell相关总结1.1.1 Linux常用命令序号命令命令解释1top查看内存2df -h查看磁盘存储情况3iotop查看磁盘IO读写(yum install iotop安装)4iotop -o直接查看比较高的磁盘读写程序5netstat -tunlp | grep 端口号查看端口占用情况6uptime查看报告系统运行时长及平均负载7ps -aux查看进程1.1.2
摘要：7月，Flink 1.11 新版发布，在生态及易用性上有大幅提升，其中 Table & SQL 开始支持 Change Data Capture（CDC）。CDC 被广泛使用在复制数据、更新缓存、微服务间同步数据、审计日志等场景，本文由社区由曾庆东同学分享，主要介绍 Flink SQL CDC 在生产环境的落地实践以及总结的实战经验，文章分为以下几部分：项目背景解决方案项目运行环境与
本文整理自字节跳动基础架构周伊莎的演讲内容。Flink SQL 作为实时数仓建设中重要的工具，能够帮助用户快速开发流式任务，支持实时数据处理的场景和需求，本文将分享 SQL 作业迭代中状态的保持——状态迁移相关的现状、问题解决及未来规划。
作者｜字节跳动基础架构工程师-周伊莎背 景Flink SQL 作为实时数仓建设中重要的工具，能够帮助用户快速开发流式任务，支持实时数据处理的场景和需
1. 问题描述原sql：select a.user_id, a.其他字段, b.其他字段
from temp.user_log as a
left join user_info as b
on a.user_id = b.user_idflink sql on hive，使用了left join去关联字典表，由于字典表中某一个值对应的左边记录表中的数据条数非常非常多，是其他字典值的数十倍
Flink 状态管理有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 数据流中的数据有重复，想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。 检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感
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。例如，流处理应用程序从传感器接收水位数据，并在水位超过指定高度时发出警告。有状态的计算则会基于多个事件输出结果。以下是一些例子。所有类型的窗口。例如，计算过去一小时的平均水位，就是有状态的计算。所有用于复杂事件处理的状态机。例如，若在一分钟内收到两个相差20cm以上的水位差读数，则发出警告，这是有状态的计
前言Flink 1.9 版本可以说是一个具有里程碑意义的版本，其内部合入了很多 Blink Table/SQL 方面的功能，同时也开始增强 Flink 在批处理方面的能力，真的是向批流统一的终极方向开始前进。Flink 1.9 版本在 8.22 号也终于发布了。本文主要介绍学习 Flink SQL 维表 Join，维表 Join 对于SQL 任务来说，一般是一个很正常的功能，本文给出代码层面的实现
一、设置空闲状态保留时间➢Flink SQL 的 regular join（inner、left、right），左右表的数据都会一直保存在状态里，不会清理！要么设置 TTL，要么使用 FlinkSQL 的 interval join。➢ 使用 Top-N 语法进行去重，重复数据的出现一般都位于特定区间内（例如一小时或一天内），过了这段时间之后，对应的状态就不再需要了。Flink SQL 可以指定空
删除容器可以使用 docker rm 来删除一个处于终止状态的容器。如果要删除一个运行中的容器，可以添加 -f 参数。Docker 会发送 SIGKILL 信号给容器。 清理所有处于终止状态的容器用 docker ps -a 命令可以查看所有已经创建的包括终止状态的容器，
原创
2021-08-20 16:54:43
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