首先从kafka到flink，代码如下package com.sungrow.kafka_redis_flinkx;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.f
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
转载
2023-09-21 21:26:15
1057阅读
# 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
325阅读
1评论
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
转载
2024-03-25 11:05:31
77阅读
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
转载
2024-01-28 06:45:46
57阅读
一、State 状态 （状态数据）Flink 实时计算程序为了保证计算过程中，出现异常可以容错，就要将中间的计算结果数据存储起来，这些中间结果数据就叫做 State。State 可以是多种类型的，默认是保存到 JobManager 的内存中，也可以保存到TaskManager 本地文件系统或HDFS这样的分布式文件系统。二、StateBackEnd（靠谱的存储系统中）用来保存State 的存储后端
转载
2023-07-11 17:25:32
97阅读
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
转载
2024-03-25 21:09:53
67阅读
背景 业务场景是需要根据用户配置规则对日志数据流动态地进行开窗计算，但是flink sql和datastream目前都不支持传入动态参数的开窗方法。 这里仅仅是测通了测试数据，先简单记录下的方法，应用到实际场景中可能还有较多需要测试、调整和
转载
2024-06-11 08:09:37
76阅读
序言通俗的将Flink的状态即为存储算子中的子任务的中间值,相当于我们web的session.这里需要注意的是子任务是个线程,且这个线程在不断地处理数据,那flink的state就是存储线程中间变量的一个解决方案cuiyaonan2000@163.com状态计算与无状态计算随着我们自定的算子实现,我们不得不考虑一个问题.即数据的状态,流式数据处理其实也是批量的处理,那我们的计算就会有依赖,即依赖上
转载
2024-05-21 14:51:43
77阅读
Flink个人学习整理-状态一致性篇（九）状态后端 有状态的算子任务都会读取和更新状态，状态的存储、访问以及维护，由一个可插入的组件决定，这个组件就叫做状态后端（state backend）。状态后端的作用 1、本地的状态管理 2、将检查点（checkpoint）状态写入远程存储状态后端分类1、MemoryStateBackend 内存级别状态后端env.setStateBackend(new M
转载
2024-03-18 15:01:10
160阅读
大家好，我是小寒~在上一篇文章，我们分享了 FLink 中时间和窗口的相关技术细节，今天我们来分享一下 FLink 中的状态管理相关的内容。状态管理状态在 FLink 中叫作 State，用来保存中间计算结果或者缓存数据。对于流计算而言，事件待续不断地产生，如果每次计算都是相互独立的，不依赖于上下游的事件，则是无状态计算。 如果计算常要依赖于之前或者后续的事件，则是有状态的计算。 State 是实
转载
2023-12-17 19:40:34
265阅读
概述状态我理解为是各个算子的处理函数在处理数据过程中需要查询访问或者是要存储下来的本地/实例变量，一个处理函数中所有需要任务去维护以及用来计算结果的数据都属于任务的状态。然后说一下算子，在我们的应用最终执行时，算子处理数据其实是它的处理函数来实现的，所以我们可以将算子看成是处理函数的一个代号。大部分的流式应用都是有状态的，因为应用中的很多算子都会不断的读取并更新该算子维护（分布式存储，每一个并行任
转载
2023-11-28 13:14:31
114阅读
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
转载
2024-03-24 12:28:33
59阅读
一、Flink概述1、Flink的前世今生Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。Flink起源于2008年柏林理工大学的研究性项目Stratosphere，但是当时没有火起来，因为08年的时候对于流式计算没有那么大的需求。2014年该项目被捐赠给了Apache软件基金
转载
2023-12-31 18:45:38
67阅读
## Flink 保存到 Redis
### 引言
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它提供了功能强大的流处理和批处理功能。与传统的批处理框架不同，Flink 可以处理无界的数据流，并通过其强大的状态管理功能和容错机制来保证数据的一致性和可靠性。在实际的应用中，我们通常需要将处理后的结果保存到外部的存储系统中，以供后续的分析和查询。本文将介绍如何在 Flink 中将数据保存到
原创
2023-12-01 05:41:35
150阅读
1. 典型应用场景阿里云 Flink 与 Hologres 深度集成，助力企业快速构建一站式实时数仓：可通过阿里云 Flink 实时写入 Hologres，高性能写入与更新，数据写入即可见，无延迟，满足实时数仓高性能低延迟写入需求；可通过阿里云 Flink 的全量读取、Binlog 读取、
转载
2023-12-16 16:52:00
67阅读
# Redis 保存订单状态：高效管理的大助力
## 引言
在现代互联网应用中，订单处理系统不仅需要实时性，还需要高效的数据存储解决方案。Redis因其高并发、低延迟的特性，成为了存储订单状态的理想选择。接下来，我们将探讨如何利用Redis来管理订单状态，并通过代码示例进行说明。
## 什么是 Redis？
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据
原创
2024-10-15 05:19:09
51阅读
一、状态一致性分类（1）最多一次（at most once）当故障发生，什么都不干，既不恢复丢失状态，也不重播丢失的数据。（2）至少一次（at least once）所有事件都处理了，有的事件可能被处理多次（3）精确一次（exactly once）所有事件仅仅被处理一次二、端到端的状态一致性（1）内部保证（checkpoint）（2）source端（可重设数据的读取位置）（3）sink端（从故障恢
转载
2023-12-20 07:13:05
0阅读
Flink从入门到精通之-04Flink 运行时架构我们已经对 Flink 的主要特性和部署提交有了基本的了解，那它的内部又是怎样工作的，集群配置设置的一些参数又到底有什么含义呢？接下来我们就将钻研 Flink 内部，探讨它的运行时架构，详细分析在不同部署环境中的作业提交流程，深入了解 Flink 设计架构中的主要概念和原理。 文章目录Flink从入门到精通之-04Flink 运行时架构4.1 系
转载
2024-06-11 10:16:09
88阅读
1、快照（snapshots） 缺省情况情况下，Redis把数据快照存放在磁盘上的二进制文件中，文件名为dump.rdb。你可以配置Redis的持久化策略，例如数据集中每N秒钟有超过M次更新，就将数据写入磁盘；或者你可以手工调用命令SAVE或BGSAVE。 工作原理 ． Redis forks. ． 子进程开始将数据写到临时RDB文件中。 ． 当子进程完成写RDB文件，用新文件替换老文件
转载
2023-07-07 10:24:34
84阅读
