众所周知，jvm类加载机制采用双亲委派机制。但在有些框架中，常常为了提供某种形式的“隔离和沙盒”，自定义一种称为ChildFirst的类加载器，简单的说就是破坏了双亲委派，由自定义子类加载器优先加载类，而不是先委派给父加载器。由于同一个类可以在不同的类加载器中分别加载，使用ChildFirst机制，可以让类加载器形成一个“沙盒”，在程序中同时运行两个相同但不同版本的类。但是，笔者遇到一个罕见的类加
该文章主要是对Flink官网相关内容进行翻译，无论Table API和SQL查询的输入是有界批处理输入还是无界流输入，其语义都相同。在许多情况下，对流输入的连续查询能够计算与脱机计算的结果相同的准确结果。但是，这在一般情况下是不可能的，因为连续查询必须限制它们所维护的状态的大小，以避免存储空间用完并能够长时间处理无限制的流数据。结果，根据输入数据和查询本身的特征，连续查询可能只能提供近似结果。Fl
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2024-02-21 13:01:55
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目录（1）BroadcastState（2）BroadcastState代码开发 （1）BroadcastState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，并用于处理另一个流上的所有传入元素。作为广播状态 自然适合出现的一个例子，我们可以想象一个低吞吐量流，其中包含一组规则，我们 希望根据来自另一个流的所有元素对这些规则进行评估。Broa
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2024-02-14 09:52:24
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flink 知识点梳理一、 状态、状态后端与checkpoint状态状态后端checkpoint二、Window 、时间语义、Watermark1. Window2. 时间语义3. Watermark - 水印三、函数窗口函数触发器驱逐器(Evictors)四、flink 容错1、checkpoint 增量/全量2、checkpoint 设置不同时长的意义2、savepoint 一、 状态、状态
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2024-02-29 17:02:01
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用 DataStream API 编写的程序通常以各种形式保存状态： 在 Window 触发之前要么收集元素、要么聚合 转换函数可以使用 key/value 格式的状态接口来存储状态 转换函数可以实现 CheckpointedFunction 接口，使其本地变量具有容错能力 在介绍状态之前，先了解一 ...
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2021-08-26 15:43:00
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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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写在前面：我是「云祁」，一枚热爱技术、会写诗的大数据开发猿。昵称来源于王安石诗中一句 [ 云之祁祁，或雨于渊 ] ，甚是喜欢。 写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对 数据中台、数据建模、数据分析以及Flink/Spark/Hadoop/数仓开发 感兴趣，可以关注我的动态 ，让我们一起挖掘数据的价值~每天都要进步一点点，生命不是要
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2024-03-25 15:12:05
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6.8 Flink状态编程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。6.8.1 Flink中的状态分类Flink包括两种基本类型的状态Managed State和Raw StateManaged StateRaw State状态管理方式Flink Runtime托管, 自动存储, 自动恢复, 自动伸缩用户自己管理状态数据结
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2024-03-21 22:47:45
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文章目录概述无状态流计算有状态流计算状态分类：算子状态(Operator State)键控状态(Keyed State)ValueState[T]ListState[T]MapState[KU,VU]ReducingState[T]AggregatingState[I, O] 聚合状态状态运用编程实例 概述流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态流计算无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一
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2024-03-06 08:46:41
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什么是State?尽管数据流中的许多操作一次仅查看一个事件(例如事件解析器),但某些操作会记住多个事件的信息（例如窗口运算符）。这些操作称为有状态。有状态操作的一些示例：当应用程序搜索某些事件模式时,状态将存储到目前为止遇到的事件序列。在每分钟/小时/天汇总事件时,状态将保留待处理的汇总。在数据点流上训练机器学习模型时,状态保持模型参数的当前版本。当需要管理历史数据时,该状态允许有效访问过去发生的
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2024-02-23 10:15:58
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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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Flink 的状态管理机制是其流处理和批处理作业的关键组成部分，它允许作业在处理有状态操作时保持状态信息，并在故障恢复、状态迁移和容错性等方面发挥重要作用。下面是关于 Flink 状态机制的详细解释：1. 状态类型：Flink 支持两种主要类型的状态：算子状态（Operator State）： 这是与单个算子或任务相关联的状态。例如，在窗口操作中，您可以在算子状态中存储累加器值。算子状态通常是局部
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2024-07-28 11:47:55
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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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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温度读数，并在温度超过90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温度，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20度以上的温度读数，则发出警告，这是有状态的计算。流
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2024-04-24 10:51:33
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在大数据技术发展历程当中，Flink框架可以说是新一轮的热点技术框架，主打流批一体的计算模式，成为更适应当下需求的技术框架，因此再也技术领域得到更多的重视。今天的大数据入门分享，我们主要来讲讲Flink框架的状态编程与容错机制。流式计算，通常分为有状态和无状态两种情况：无状态：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：有状态的计算则会基于多个事件输出结果。Flink流计算理
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2024-05-01 14:36:11
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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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1.简介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温度读数，并在温度超过90 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温度，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20 度以上的温度读数，则发出警告，这是有状
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2024-05-07 16:04:48
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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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文章目录State | 状态概述算子状态(operator state)概述键控状态(keyed state)概述代码案例 State | 状态概述 相信有浏览过Flink官网的朋友一定发现了，一进入官网的顶端，就有加粗的标题： Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams. Flink可以在流式数据上进行有状态计算。那么，有状
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2024-03-08 22:46:00
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前言好久没有更新 “好” 文章了，内心很过意不去，怎么变的这么懒了，哈哈哈哈哈正好，最近数据湖的概念火的一塌糊涂，特别是 Hudi ， 与 Flink 的结合越来越好，可以说 Flink + Hudi 就是未来的趋势，这不，我就来简单讲讲，给 “小白”当个引路人，让知识传播给大家，毕竟我也是从小白看着别人的文章过来的Hudi概述Apache Hudi (简称：Hudi) 使得您能在hadoop兼容
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2023-08-18 17:02:10
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