从1.5.0开始，Flink提供了一种新的State类型，称为Broadcast State。在这篇文章中，我们将解释什么是Broadcast State，并展示如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用的示例。我们将向您介绍处理步骤和源代码，以实现此应用。什么是Broadcast State？Broadcast State可用于以特定方式组合和联合处理两个事件流。第一个流的事件被广播到一个算子的
Broadcast State是Flink 1.5引入的功能，本文将跟大家分享Broadcast State的潜在使用场景，并使用电商用户行为分析的例子来演示Broadcast State的使用方法。关于Flink状态的基本原理，Keyed State和Operator State的使用方法，可以参考我之前的文章：Flink状态详解。Broadcast State使用场景无论是分布式批处理还是流处
1 无状态和有状态计算 在讲flink state之前，必须先清楚flink无状态计算和有状态计算区别。1.1 无状态计算 观察每个独立的事件，并且会在最后一个时间出结果。比如一些报警和监控，一直观察每个事件，当触发警报的事件来临就会触发警告。1.2 有状态计算 &nb
1、什么是广播状态What is Broadcast State?The Broadcast State广播状态可用于以特定方式组合和共同处理两个事件流。 第一个流的事件被广播到并行的算子中，并且把数据存储到状态中。 另一个流的事件不会被广播，而是发送到同一个算子和程序的各个实例中，并与广播流的事件一起处理。A Practical Guide to Broadcast State in
【Flink-State】Flink三种StateBackend的区别与使用：MemoryStateBackend & FsStateBackend & RocksDBStateBackend1）场景描述2）StateBackend的存储位置与配置方式3）StateBackend的种类4）StateBackend的介绍4.1.MemoryStateBackend4.2.FsSta
Flink DataStream Manager(托管) Operator State的简单使用要使用Manager(托管) Operator State，需要实现CheckpointedFunction接口或者ListCheckpointed<T extends Serializable>接口。一、CheckpointFunctionCheckpointedFunction接口提供具
一、现象1.1 程序现象程序是处理一个业务由2个表、4条数据、互相Join形成2条结果。Flink读取Kafka。模拟数据程序持续往Kafka插入数据,在TaskManager只有较低内存时，模拟了2000次插入（8000条数据时）,Flink的TaskManager就发生了OOM问题。使用jstat -gcutil （遇到一个小问题root用户无法查看yarn用户的jvm jstat信息 找不到
在Flink的流式计算作业中，经常会遇到一些状态数不断累积，导致状态量越来越大的情形。例如，作业中定义了超长的时间窗口。对于这些情况，如果处理不好，经常导致堆内存出现 OOM，或者堆外内存（RocksDB）用量持续增长导致超出容器的配额上限，造成作业的频繁崩溃，业务不能稳定正常运行。从 Flink 1.6 版本开始，社区引入了 State TTL 特性，该特性可以允许对作业中定义的 Keyed 状
Statechu初始：State是指流计算过程中计算节点的中间计算结果或元数据属性，比如 在aggregation过程中要在state中记录中间聚合结果，比如 Apache Kafka 作为数据源时候，我们也要记录已经读取记录的offset，这些State数据在计算过程中会进行持久化(插入或更新)。所以Apache Flink中的State就是与时间相关的，Apache Flink任务的内部数据(计算数据和元数据属性)的快照。State分类：Keyed State和Operator Sta.
原创
2021-06-04 19:11:27
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一、简介广播状态：把状态广播出去1.1 为啥要将状态广播处去状态是一个数据流中计算过程中存储的数据，它只是在自己的数据流中存在，如果别的数据流也想使用你这个数据流中的状态那就需要你将你的数据流中的状态进行广播共享，之后才能使用1.2 状态广播的过程需求将数据流2中的状态广播给数据流1使用步骤：先创建数据流1和数据流2数据流2将自己的数据放在状态中，形成广播流数据流1需要使用该状态就将数据1的流连接
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
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
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
提供的APIbroadcast state 提供的接口假设存在一个序列，序列中的元素是具有不同颜色与形状的图
原创
2021-12-30 10:29:06
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在Kubernetes中使用Flink Operator来管理状态（State）是一个常见的需求，本篇文章将介绍如何实现这一功能。首先，让我们看一下整个实现的流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 安装Flink Operator |
| 2 | 创建Flink StatefulSet |
| 3 | 创建Flink Savepoint |
State：State是指流计算过程中计算节点的中间计算结果或元数据属性，比如 在aggregation过程中要在state中记录中间聚合结果，比如 Apache Kafka 作为数据源时候，我们也要记录已经读取记录的offset，这些State数据在计算过程中会进行持久化(插入或更新)。所以Apache Flink中的State就是与时间相关的，Apache Flink任务的内部数据(计算数据和
Flink的State一般指一个具体的task/operator的状态。State可以被记录，在失败的情况下数据还可以恢复，Flink中有两种基本类型的State：Keyed State，Operator State，他们两种都可以以两种形式存在：原始状态(raw state)和托管状态(managed state)。
原创
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2021-01-05 18:40:34
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简介： 本次内容将会介绍使用Flink和Hologres，实现可扩展的、高效的、云原生实时数仓。一、Hologres生态从前面几篇的内容，相信大家已经了解到Hologres是一款兼容PostgreSQL协议的实时交互式分析产品。在生态的兼容性上，Hologres有着非常庞大的生态家族，如下图所示，对于开源大数据领域，Hologres支持当下最流行的大数据开源组件，其中包括对于埋点类数据，支持Bli
写过Spark批处理的应该都知道,有一个广播变量broadcast这样的一个算子,可以优化我们计算的过程,有效的提高效率;同样在Flink中也有broadcast,简单来说和Spark中的类似,但是有所区别,首先Spark中的broadcast是静态的数据,而Flink中的broadcast是动态的,也就是源源不断的数据流.在Flink中会将广播的数据存到state中. 在Flink中主流数据可以
简介 算子状态中有一类很特殊，就是广播状态（BroadcastState）。从概念和原理上讲，广播状态非常容易理解：状态广播出去，所有并行子任务的状态都是相同的；并行度调整时只要直接复制就可以了。然而在应用上，广播状态却与其他算子状态大不相同。本节就专门来讨论一下广播状态的使用。一、基本用法 让所有并行子任务都持有同一份状态，也就意味着一旦状态有变化，所以子任务上的实例都要更新。什么时候会用到
