在复杂的流处理场景中都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。一、什么是状态 流式计算分为无状态计算和有状态计算两种情况。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。有状态的计算会基于多个事件输出结果。二、状态使用场景去重：对数据流中的重复数据进行去重；检测：如判断一个温度传感器数据流中的温度是否在持续上升；聚合：对一个事件窗口的数据进行聚合分析，比如分析一个小时内水位的
一.Hadoop1.hdfs写流程2.hdfs读流程3.hdfs的体系结构4.一个datanode 宕机,怎么一个流程恢复5.hadoop 的 namenode 宕机,怎么解决6.namenode对元数据的管理7.元数据的checkpoint8.yarn资源调度流程 9.hadoop中combiner和partition的作用10.用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？11.shuf
State Backends 的作用有状态的流计算是Flink的一大特点，状态本质上是数据，数据是需要维护的，例如数据库就是维护数据的一种解决方案。State Backends 的作用就是用来维护State的。一个 State Backend 主要负责两件事：Local State Management(本地状态管理) 和 Remote State Checkpointing（远程状态
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
一、前言 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
一、状态（State） 1、介绍 我们在前面写的word count的例子（上篇博客中有的）,没有包含状态管理。如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理语义上（at last once,exactly o
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原创
2021-08-16 15:02:47
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对于流计算程序来说,肯定会用到状态(state),假如状态不自动清除,并且随着作业运行的时间越来越久，就会累积越多越多的状态，就会影响任务的性能,为了有效的控制状态的大小,Flink从1...
原创
2021-08-16 15:02:49
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Kratos 是一个用于构建微服务和云原生应用的 Go 语言框架，由 bilibili 开发并开源。Kratos 框架提供了一套完整的解决方案，包括服务治理、RPC、配置管理、日志、链路追踪等功能。以下是对 Kratos 技术的详细总结。概述 Kratos：是一个用于构建微服务和云原生应用的 Go 语言框架。 由 bilibili 开发并开源，旨在提供高效、可靠的微服务架构。 提供服务治理、RPC
数据类型为左流 FlinkClick(userid=gk01, click=Pay, ctime=2020-12-14 09:55:00.000) ; 右流为 FlinkPay(userid=gk01, payway=alipy, ptime=2020-12-14 09:58:00.000)join的这段代码如下clickOut.keyBy(t->t.getUserid(
背景前几天思考了一个问题，在很多业务场景下，需要关注流量的来源或是某个业务哪个入口的流量最大，带来的效益最多，那么就涉及到流量的归因了。比如说，我是一个bilibili up主，那么我想知道我的某个视频到底是首页推荐的流量比较多，还是用户搜索带来的比较多。我觉得得分为两种情况应用埋点质量非常差的情况下，那么在一些APP或者H5发展之初，是不会太去注重埋点的质量，当流量密码时代到来了，才发现这是一
Windows是无限数据流（infinite streams）处理的核心，Windows将一个stream拆分成有限大小的"桶（buckets）"，可以在这些桶上做计算操作。窗口化的Flink程序的一般结构如下，第一个代码段中是分组的流，第二段是非分组的流。区别是分组的stream调用keyBy(...)和window(...)，非分组的stream中window(...)换成了windowAll
三、窗口1、窗口的介绍(1)含义将无限的流式数据切割为有限块处理，以便于聚合等操作(2)图解 2、窗口的分类(1)按性质分Flink 支持三种划分窗口的方式，time、count和会话窗口(Session Windows)：session间隔定义了非活跃周期的长度，一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口。如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window(时间窗口)；如果根据数
目录StateOperator State使用Operator StateKeyed State状态后端 State BackendMemoryStateBackendFsStateBackendRoccksDBStateBackendRocksDBStateBackend与前两者区别增量快照补充说明HashMapStateBackendEmbeddedRocksDBStateBackend状态有
本文翻译自：How To Clear Your DNS Cache这个域名系统（DNS，Domain Name System）会把互联网上的主机域名解析成IP地址。DNS是互联网中，把人类易懂的主机域名（例如 example.com）转换成计算机可读的IP地址（例如192.168.0.1）的一个组件。DNS缓存则是存储着你最近访问过的位置（IP地址）。这通常会对提高访问速度有帮助，但有时候我们也会
在Flink实时计算的实际项目中，广播中的状态，可能并不是需要一直存在，只需要当天存在，之后不再会用到。这种情况下，如果状态数据一直不清理，量会越来越庞大，占用内存，时间长，甚至会导致内存溢出。所以需要对过期的广播状态进行清理。但是状态过期清理的机制，目前仅是对keyed state来说的有效，对广播状态不起作用。因此，需要自己手动去处理。按照flink keyed state过期处理的思想，手动
Flink 调优：Checkpoint 问题排查1. Flink Checkpoint 流程在使用 Flink 时， 我们基本都会用到 Checkpoint，也难免不会遇到 Checkpoint 慢或者失败等问题，如果想要排查这些问题，那么必须先知道 Checkpoint 的生产流程。一个 Task 的 Checkpoint 流程包括以下几个步骤：JobManager 向 Source 算子发送
Flink系列之：Flink 1.8.0 中的状态 TTL：如何在 Apache Flink 中自动清理应用程序状态一、状态的瞬态性质二、用于持续清理应用程序状态的状态 TTL三、倒垃圾四、保持完整状态快照干净五、堆状态后端的增量清理六、RocksDB 后台压缩以过滤掉过期状态七、使用计时器进行急切的状态清理八、未来的工作九、总结 许多有状态流应用程序的常见要求是自动清理应用程序状态，以有效管理
1.清除最近使用过的文档记录 以Windows XP为例，右键点击“开始”按钮，选择“属性”，在弹出的设置任务栏和开始菜单属性对话窗中点“自定义”按钮，在“自定义开始菜单”对话框中的“高级”标签下点“清除列表”。若要让系统永不自作多情记住使用文档的记录，请去掉“列出我最近打开的文档”前的钩。 小提示：XP会把最近访问文档的快捷方式放在C:\Documents and Settings\用户名\Re
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精选
2010-06-28 10:31:13
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# Python 手动清除缓存的教程
缓存通常用于提高程序的性能，它存储了访问过的数据，以便快速访问。但是，有时需要手动清除这些缓存，特别是在更新数据或更改代码后。本文将指导你如何在 Python 中手动清除缓存，包括相关的步骤与代码示例。
## 步骤流程
下面是实现手动清除缓存的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> Start
Star
