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
Flink为了避免JVM的固有缺陷 例如java对象存储密度低，FGC影响吞吐和影响等，实现了自主管理内存。flink内存管理大数据领域的开源框架（Hadoop，Spark，Storm）都使用的 JVM，当然也包括 Flink。基于 JVM 的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中，这就不得不面对 JVM 存在的几个问题： （1）Java 对象存储密度低。一个只包含 boolean 属性的对象
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
目录1 预定义Source1.1 基于集合的Source1.2 基于文件的Source1.3 基于Socket的Source2 自定义Source2.1 随机生成数据2.2 MySQL1 预定义Source1.1 基于集合的Source⚫ API 一般用于学习测试时编造数据时使用 1.env.fromElements(可变参数); 2.env.fromColletion(各种集合); 3.env.
保存点应用
原创
2013-11-18 15:36:27
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## Flink 保存 MySQL
### 1. 流程概述
在使用 Flink 进行数据处理时，我们经常需要将处理结果写入外部存储中，而 MySQL 是一个常用的关系型数据库，可以用来保存数据。本文将教你如何使用 Flink 将数据保存到 MySQL 中。
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 创建一个 Flink 应用程序。
2. 从数据源读取数据。
3. 对数据进行处理。
4. 将处理
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
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
文章目录6.9 Flink 的状态管理6.9.1 State-Keyed State6.9.2 State-Operator State6.10 Flink - End-to-End Exactly-Once 语义6.10.1 Kafka 来实现End-to-End Exactly-Once 语义7、flink-SQL 开发7.1 背景7.2 Flink SQL 常用算子7.2.1 SELECT
Java作为高级语言，高度抽象，无法直接运行在机器上，这样就必须设计一个面向Java语言特征的虚拟机，并通过编译器将Java程序转化成虚拟机所能识别的指令序列，也成Java字节码。
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2023-07-20 22:28:43
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# Java代码保存流程
## 1. 简介
本文将教会刚入行的小白如何实现Java代码保存。Java是一种面向对象的编程语言，广泛应用于各种软件开发领域。保存代码是开发过程中必不可少的一步，能够保留开发者的工作成果，并便于后续的版本控制和团队协作。
## 2. 保存代码的流程
下面是一份保存Java代码的基本流程，你可以根据这个表格来应用到实际的开发中：
| 步骤 | 描述 |
| ----
原创
2023-08-04 14:45:59
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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
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
# Java代码保存与管理
## 概述
在软件开发过程中，代码是非常重要的资产。为了保证代码的可维护性和可重用性，我们需要对代码进行保存和管理。本文将介绍如何使用Java保存和管理代码，并提供示例代码。
## 保存代码
在Java中，我们通常使用文本文件来保存代码。代码保存的两个主要方面是代码创建和代码读取。
### 代码创建
在Java中，我们可以使用`FileWriter`或`Bu
在 Flink 中，检查点是用于实现状态一致性和故障恢复的关键机制。检查点功能可确保作业的状态在发生故障时能够进行可靠地恢复。
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
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2023-07-11 17:25:32
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## 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
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
目录 一致性检查点（checkpoint） 从检查点恢复状态 Flink检查点算法 保存点（save points）一致性检查点（checkpoint） (1) flink故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点 (2) 有状态流应用的一直检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候从检查点恢复状态 （1）
在JDBC中存在着保存点的概念：public class JdbcExample {
// 直接去lib/META-INF/services下面去拷贝即可
static final String JDBC_DRIVER = "com.mysql.cj.jdbc.Driver";
static final String DB_URL = "jdbc:mysql://loca
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2023-05-18 15:04:56
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