Flink中广播状态假设存在这样一种场景，一个是用户行为数据，一个是规则数据，要求通过规则去匹配用户行为找到符合规则的用户，并且规则是可以实时变更的，在用户行为匹配中也能根据规则的实时变更作出相应的调整。这个时候就可以使用广播状态，将用户行为数据看做是一个流userActionStream，规则数据也看做是一个流ruleStream，将ruleStream流中数据下发到userActionStre
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
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，
Distributed Cache为我们提供了一种扩展数据的方案，但有些时个并不能满足需求，如我们有一个MySql表中存储了部分一些字典数据，并且它可能随时更新，这时我们需要动态感知其变化（近实时）来对数据进行计算。
这时可以使用一个通用的做法：将小"表"广播出去。以下是我们运行类all.in.one.c06.Chapter06时，WebUI给出的图：
其主要的实现逻辑在
someDataS
原创
2021-08-10 10:42:13
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1 Apache Flink 中广播状态的实用指南自版本 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。2 什么是广播状态假设电子商务类
一、简介广播状态：把状态广播出去1.1 为啥要将状态广播处去状态是一个数据流中计算过程中存储的数据，它只是在自己的数据流中存在，如果别的数据流也想使用你这个数据流中的状态那就需要你将你的数据流中的状态进行广播共享，之后才能使用1.2 状态广播的过程需求将数据流2中的状态广播给数据流1使用步骤：先创建数据流1和数据流2数据流2将自己的数据放在状态中，形成广播流数据流1需要使用该状态就将数据1的流连接
1- 简介在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用 Broadcast State。Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的特性。 下游的 task 接收这些配置、规则并保存为 BroadcastState, 将这些配置应用到另一个数据流的计算中 。场景例子:1)动态更新计算规则: 如事件流需要根据最新的规则进行计算，则
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
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
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
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
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
写过Spark批处理的应该都知道,有一个广播变量broadcast这样的一个算子,可以优化我们计算的过程,有效的提高效率;同样在Flink中也有broadcast,简单来说和Spark中的类似,但是有所区别,首先Spark中的broadcast是静态的数据,而Flink中的broadcast是动态的,也就是源源不断的数据流.在Flink中会将广播的数据存到state中. 在Flink中主流数据可以
Distributed Cache为我们提供了一种扩展数据的方案，但有些时个并不能满足需求，如我们有一个MySql表中存储了部分一些字典数据，并且它可能随时更新，这时我们需要动态感知其变化（近实时）来对数据进行计算。这时可以使用一个通用的做法：将小"表"广播出去。以下是我们运行类all.in.one.c06.Chapter06时，WebUI给出的图：其主要的实现逻辑在someDataStream
前言 继上一篇，我们介绍了广播变量后，本篇将以某报警规则为例进一步说明广播变量的使用。 具体场景如下： 1、数据源有两种消息：Route Msg和Alarm Msg 2、 Route Msg中有两个关键字段：resultType和resultMark，其中resultType需要和每条报警规则对应，resultMark标志该条消息是有效或者无效。 3、 Alarm Msg根据报警规则验证
最近在做项目的时候，涉及到这样的一个场景，就是要把一个比较小并且不会经常改动的表作为维表，和实时流进行匹配。这张表是MySQL中的一个表，我的第一反应就是读取这张表进行广播。 文章目录不优雅的广播流使用使用广播流造成的写入检查点失败优雅使用广播流 不优雅的广播流使用简要代码如下：val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
概要往往我们在做flink任务计算的时候，需要动态的匹配规则，但是我们又不能每次修改都去重新部署服务，所以我们这里需要借助于flink的动态广播状态机制，来实时的处理我们的规则变化 Working with State描述了运算符状态，该状态在恢复时均匀分布于运算符的并行任务之间，或unioned，使用整个状态初始化恢复的并行任务。描述Flink支持的第三种操作符状态是广播状态（Broadcast
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
目录一、Flink中的状态1）键控状态（Keyed State）1、控件状态特点2、键控状态类型3、状态有效期 (TTL)1）过期数据的清理2）全量快照时进行清理3）增量数据清理4）在 RocksDB 压缩时清理4、键控状态的使用2）算子状态（Operatior State）1、算子状态特点2、算子状态类型3）广播状态 (Broadcast State)二、状态后端（State Backends）
一 .前言二 .广播变量使用2.1.前言2.2. 使用三 .累加器3.1. 前言3.2. 使用四 .分布式缓存4.1. 前言4.2.使用 一 .前言二 .广播变量使用2.1.前言Flink支持广播。可以将数据广播到TaskManager上，数据存储到内存中。数据存储在内存中，这样可以减缓大量的shuffle操作；比如在数据join阶段，不可避免的就是大量的shuffle操作，我们可以把其中一个da
