广播变量简介在Flink中，同一个算子可能存在若干个不同的并行实例，计算过程可能不在同一个Slot中进行，不同算子之间更是如此，因此不同算子的计算数据之间不能像Java数组之间一样互相访问，而广播变量Broadcast便是解决这种情况的。 我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在
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2024-03-31 09:24:18
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1、广播状态 (Broadcast State)广播状态是一种特殊的算子状态，支持将一个流中的元素需要广播到所有下游任务的使用情形，广播状态用于保持所有子任务状态相同。2、广播状态和其他算子状态的区别：它具有 map 格式，它仅在一些特殊的算子中可用，这些算子的输入为一个广播数据流和非广播数据流，这类算子可以拥有不同命名的多个广播状态 。3、广播状态 API案例：存在一个序列，序列中的元素是具有不
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2024-08-02 18:00:38
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Prologue在很久之前的《Spark Streaming/Flink广播实现作业配置动态更新》一文中，笔者简单介绍了Flink Streaming API中广播流和广播状态的使用方法。前几天见到社区群内有童鞋询问与广播状态相关的事情，于是写一篇深入一点的文章说说它。 Broadcast[Connected]Stream拿之前的示意图复习一下。其中Stream A是
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2024-03-18 06:40:24
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1- 简介在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用 Broadcast State。Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的特性。 下游的 task 接收这些配置、规则并保存为 BroadcastState, 将这些配置应用到另一个数据流的计算中 。场景例子:1)动态更新计算规则: 如事件流需要根据最新的规则进行计算，则
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2024-02-22 01:01:38
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Flink中广播状态假设存在这样一种场景，一个是用户行为数据，一个是规则数据，要求通过规则去匹配用户行为找到符合规则的用户，并且规则是可以实时变更的，在用户行为匹配中也能根据规则的实时变更作出相应的调整。这个时候就可以使用广播状态，将用户行为数据看做是一个流userActionStream，规则数据也看做是一个流ruleStream，将ruleStream流中数据下发到userActionStre
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2024-02-20 08:24:13
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1 Apache Flink 中广播状态的实用指南自版本 Flink 1.5.0 以来，Apache Flink 提供了一种新的状态类型，称为广播状态（Broadcast State）。在本文中，将解释什么是广播状态，并通过示例演示如何将广播状态应用在评估基于事件流的动态模式的应用程序，并指导大家学习广播状态的处理步骤和相关源码，以便在今后的实践中能实现此类的应用。2 什么是广播状态假设电子商务类
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2024-03-19 11:32:40
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上一篇Flink的状态管理中，我们提到了Operator state，本文介绍的广播状态（Broadcast State）是 Apache Flink 中支持的第三种类型的operator state。Broadcast State使得 Flink 用户能够以容错、一致、可扩缩容地将来自广播的低吞吐的事件流数据存储下来，被广播到某个 operator 的所有并发实例中，然后与另一条流数据连接进
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2024-01-10 19:40:46
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前言 继上一篇，我们介绍了广播变量后，本篇将以某报警规则为例进一步说明广播变量的使用。 具体场景如下： 1、数据源有两种消息：Route Msg和Alarm Msg 2、 Route Msg中有两个关键字段：resultType和resultMark，其中resultType需要和每条报警规则对应，resultMark标志该条消息是有效或者无效。 3、 Alarm Msg根据报警规则验证
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2024-02-21 14:15:10
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目录一、基本概念1、什么是状态2、状态的分类3、什么情况下需要保存状态3、为什么要广播状态3、广播状态的应用场景二、广播状态的设计实践1、数据分流2、补全用户信息3、评论过滤4、用户消费优惠券奖励机制三、广播状态的开发应用（1）数据分流开发实践参考Flink动态分流到kafka，hbase_阿飞不会飞丶的博客-CSDN博客_flink hbase phoenix（2）补全用户信息开发实践（已测试通
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2024-03-29 13:52:51
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Distributed Cache为我们提供了一种扩展数据的方案，但有些时个并不能满足需求，如我们有一个MySql表中存储了部分一些字典数据，并且它可能随时更新，这时我们需要动态感知其变化（近实时）来对数据进行计算。这时可以使用一个通用的做法：将小"表"广播出去。以下是我们运行类all.in.one.c06.Chapter06时，WebUI给出的图：其主要的实现逻辑在someDataStream
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2024-04-01 14:03:45
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目录一、Flink中的状态1）键控状态（Keyed State）1、控件状态特点2、键控状态类型3、状态有效期 (TTL)1）过期数据的清理2）全量快照时进行清理3）增量数据清理4）在 RocksDB 压缩时清理4、键控状态的使用2）算子状态（Operatior State）1、算子状态特点2、算子状态类型3）广播状态 (Broadcast State)二、状态后端（State Backends）
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2024-02-17 13:05:10
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概要往往我们在做flink任务计算的时候，需要动态的匹配规则，但是我们又不能每次修改都去重新部署服务，所以我们这里需要借助于flink的动态广播状态机制，来实时的处理我们的规则变化 Working with State描述了运算符状态，该状态在恢复时均匀分布于运算符的并行任务之间，或unioned，使用整个状态初始化恢复的并行任务。描述Flink支持的第三种操作符状态是广播状态（Broadcast
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2023-11-06 19:37:43
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最近在做项目的时候，涉及到这样的一个场景，就是要把一个比较小并且不会经常改动的表作为维表，和实时流进行匹配。这张表是MySQL中的一个表，我的第一反应就是读取这张表进行广播。 文章目录不优雅的广播流使用使用广播流造成的写入检查点失败优雅使用广播流 不优雅的广播流使用简要代码如下：val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
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2024-04-03 19:25:16
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文章目录一 自定义累加器实现奇数和偶数分别相加1.1 确定累加器的输入和输出1.2 实现累加系统提供的AccumulatorV2的类1.3 编写测试类二 自定义累加器实现统计总数，最大数、最小数平均数2.1 累加器输入输出分析2.2 编写累加器类2.3 测试三 广播变量四 总结 一 自定义累加器实现奇数和偶数分别相加需求描述：给定一个List集合，对list集合中的元素进行一次遍历统计出奇数和偶
文章目录广播流广播状态基本用法代码实例 广播流关于两条流的连接，还有一种比较特殊的用法：DataStream 调用.connect()方法时，传入的参数也可以不是一个 DataStream，而是一个“广播流”（BroadcastStream），这时合并两条流得到的就变成了一个“广播连接流”（BroadcastConnectedStream）。广播状态从概念和原理上讲，广播状态非常容易理解：状态广
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2023-10-12 20:42:52
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Broadcast State 是 Operator State 的一种特殊类型。它的引入是为了支持这样的场景: 一个流的记录需要广播到所有下游任务，在这些用例中，它们用于在所有子任务中维护相同的状态。然后可以在处理第二个流的数据时访问这个广播状态，广播状态有自己的一些特性。必须定义为一个 Map 结构。广播状态只能在广播流侧修改，非广播侧不能修改状态。Broadcast State 运行时的状态
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2024-03-21 14:44:43
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Flink的广播变量1、Flink可以将数据广播到TaskManager上，数据存储到内存中，可以大量减少shuffle的操作；比如在数据join阶段，不可避免的就是大量的shuffle操作，我们可以把其中一个DataSet广播出去，加载到TaskManager的内存中，可以直接在内存中加载数据，这样就能避免大量的shuffle操作导致的集群性能下降。 2、广播变量创建后，可以被使用在集群任何一个
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2023-10-20 14:13:05
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Flink中参数传递和数据共享众所周知，flink作为流计算引擎，处理源源不断的数据是其本意，但是在处理数据的过程中，往往可能需要一些参数的传递，那么有哪些方法进行参数的传递？在什么时候使用？这里尝试进行简单的总结。使用configuration 在main函数中定义变量// Class in Flink to store parameters
Configuration configurati
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2024-07-02 20:05:49
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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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感谢英文原文作者：https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink不过，原文最近好像不能访问了。应该是https://www.da-platform.com/网站移除了blog板块了。从版本1.5.0开始，Apache FlinkⓇ具有一种新的状态，称为广播状态。在这篇文
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2024-08-27 10:09:20
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