Window：在Streaming中，数据是无限且连续的，我们不可能等所有数据都到才进行处理，我们可以来一个就处理一下，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。窗口可以是时间和事件驱动的，窗口有翻滚窗口(Tumbling Window，无重叠)，滚动窗口(Sl
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2024-05-06 09:32:21
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文章目录 我们这里会使用用户 id 来进行分流，然后分别统计每个用户的 pv 数据，由于我们并不想每次 pv 加一，就将统计结果发送到下游去，所以这里我们注册了一个定时器，用来隔一段时间发送 pv 的统计结果，这样对下游算子的压力不至于太大。具体实现方式是定义一个用来保存定时器时间戳的值状态变量。当定时器触发并向下游发送数据以后，便清空储存定时器时间戳的状态变量，这样当新的数据到来时，发现并没有
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2024-04-15 17:34:44
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1.前言 本文主要基于实践过程中遇到的一系列问题，来详细说明Flink的状态后端是什么样的执行机制，以理解自定义函数应该怎么写比较合理，避免踩坑。 内容是基于Flink SQL的使用，主要说明自定义聚合函数的一些性能问题，状态后端是rocksdb。2.Flink State https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.1
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2024-02-29 14:49:24
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1. flink的Keyed State 有哪些？keyed state 接口提供不同类型状态的访问接口，这些状态都作用于当前输入数据的 key 下。换句话说，这些状态仅可在 KeyedStream 上使用，在Java/Scala API上可以通过 stream.keyBy(…) 得到 KeyedStream，在Python API上可以通过 stream.key_by(…) 得到 KeyedSt
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2024-05-27 20:03:50
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Backpressure（背压）在分布式流处理系统中，Backpressure（背压）是一个重要的概念，用于的处理系统中不同速率产生和处理数据问题。当数据的生成速率超过处理速率时，未经处理的数据会在系统中积累，可能导致内存溢出或其他资源瓶颈。Backpressure 机制能够帮助系统动态调整处理速度，以避免这种情况。下面我们分别看看在 Spark 和 Flink 中 Backpressure 是如
workSpace:messageCenter->javaFlink1.valueStateValueState：这将保留一个可以更新和检索的值（作用域为输入元素的键，因此该操作看到的每个键可能会有一个值）。该值可以使用设置update(T)和使用检索 T value()。1.1 java语言描述valueState功能定义:对输入的数据数量统计,当数量达到2时,输出清零,之后继续统计。pa
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2024-03-15 05:13:28
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1 引言2 EventTime倾斜2.1 情形2.2 排查思路2.3 解决方式3 消费不均匀3.1 情形3.2 解决方式4 数据延时4.1 情形4.1 解决方式1 引言在Flink中，EventTime即事件时间，能够反映事件在某个时间点发生的真实情况，即使在任务重跑情况也能够被还原，计算某一段时间内的数据，那么只需要将EventTime范围的数据聚合计算即可，但是数据在上报、传输过程中难免会发生
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2024-03-15 08:45:14
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0 简介 ValueState[T]保存单个的值，值的类型为T。 get操作: ValueState.value() set操作: ValueState.update(value: T) 1 实例 1.1 实例一 scala version val sensorData: DataStream[Se
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2020-10-10 18:57:00
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文章目录基本处理函数（ProcessFunction）ProcessFunction 解析抽象方法.processElement()非抽象方法.onTimer()处理函数的分类 在更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如 map，filter，或者 window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就
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2024-03-18 07:15:35
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》ValueState[T]保存单个的值，值的类型为T。get操作: ValueState.value() set操作: ValueState.update(value: T)实例一scala versionval sensorData: DataStream[SensorReading] = ...val keyedData: KeyedStream[SensorR.
原创
2021-06-10 20:03:15
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》ValueState[T]保存单个的值，值的类型为T。get操作: ValueState.value() set操作: ValueState.update(value: T)实例一scala versionval sensorData: DataStream[SensorReading] = ...val keyedData: KeyedStream[SensorR.
原创
2021-06-10 20:03:14
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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
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2024-03-22 21:59:34
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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
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2024-03-31 09:09:35
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1.状态schema演变Apache Flink流应用程序通常设计为无限期或长时间运行。对于所有长期运行的服务，需要更新应用程序以适应不断变化的需求。对于应用程序所针对的数据schema也是如此;它们随着应用程序的发展而发展。本章概述了如何演进状态类型的数据schema。当前的限制因不同类型和state结构(ValueState、ListState等)而不同。需要注意的是，只有在使用由Flink自
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2024-07-24 12:46:17
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JobMaster 部署 Task核心入口：JobMaster.onStart();部署 Task 链条：JobMaster --> DefaultScheduler --> SchedulingStrategy --> ExecutionVertex --> Execution --> RPC请求 --> TaskExecutorTaskExecutor 处理
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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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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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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