文章目录一、广播状态介绍1.1、什么是广播状态1.2、广播状态的动态模型评估三、API介绍3.1、BroadcastProcessFunction 和 KeyedBroadcastProcessFunction3.2、重要注意事项四、案例-实现配置动态更新4.1、逻辑步骤4.2、代码实现4.2.1、java实现4.2.2、scala实现参考： Flink 从 1.5.0 版本开始引入了一种新的状
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2023-11-13 22:31:16
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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
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2024-03-13 17:50:16
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目录0. 相关文章链接1. Flink中广播变量概述2. 编码步骤3. 代码演示0. 相关文章链接1. Flink中广播变量概述 Flink支持广播。可以将数据广播到TaskManager上就可以供TaskManager中的SubTask/task去使用，数据存储到内存中。这样可以减少大量的shuffle
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2023-09-20 16:28:18
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一 .前言二 .广播变量使用2.1.前言2.2. 使用三 .累加器3.1. 前言3.2. 使用四 .分布式缓存4.1. 前言4.2.使用 一 .前言二 .广播变量使用2.1.前言Flink支持广播。可以将数据广播到TaskManager上，数据存储到内存中。数据存储在内存中，这样可以减缓大量的shuffle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da
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2023-11-03 12:50:16
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在大数据处理场景中，Apache Flink 是一个功能强大的流处理框架，它可以处理不断变化的数据流，应用于实时数据分析。然而，在使用 Flink 的过程中，广播变量的使用和管理成为了一个关键因素，不仅直接影响到作业的性能，且未得到妥善处理时，易造成业务上的不良影响。
### 背景定位
随着业务的不断发展，我们在实时计算任务中面临着大量不同的数据操作需求。为了提高数据的存取效率，我们选择了 A
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。如下代码所示：val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val ds1 = env.
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2024-05-07 16:29:44
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背景flink在实现本地内存和db同步配置表信息时，想要做到类似于增量(保证实时性) + 全量(保证和DB数据一致)的效果，那么我们如何通过flink的广播状态+外部定时器定时全量同步的方式来实现呢？实现增量+全量的效果package wikiedits.schedule;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apa
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2024-07-03 14:51:38
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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
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2024-07-03 20:01:12
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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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connect的应用场景实时更新配置，例如：任务在统计3个页面的播流，一个流作为数据流，即一个大流，一个小流，广播流会将配置或者维表不定时的广播发布，数据流收
原创
2022-11-18 15:55:28
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前言在实时计算作业中，往往需要动态改变一些配置，举几个栗子：实时日志ETL服务，需要在日志的格式、字段发生变化时保证正常解析；实时NLP服务，需要及时识别新添加的领域词与停用词；实时风控服务，需要根据业务情况调整触发警告的规则。那么问题来了：配置每次变化都得手动修改代码，再重启作业吗？答案显然是否定的，毕竟实时任务的终极目标就是7 x 24无间断运行。Spark Streaming和Flink的广
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2023-08-03 18:50:00
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目录一、按键分区状态（Keyed State）1、值状态（ValueState）2. 列表状态（ListState）3. 映射状态（MapState） 4. 聚合状态（AggregatingState）二、算子状态（Operator State）1. CheckpointedFunction 接口三、广播状态（Broadcast State）一、按键分区状态（Keyed State） 1
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2024-04-05 10:17:22
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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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之前对Broadcast有分析，但是不够深入《Spark2.3（四十三）：Spark Broadcast总结》，本章对其实现过程以及原理进行分析。带着以下几个问题去写本篇文章：1）driver端如何实现broadcast的装备，是否会把broadcast数据发送给executor端？2）executor如何获取到broadcast数据？导入Spark一个非常重要的特征就是共享变量。共享变量分为广播
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2024-08-15 15:01:50
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广播变量Flink Broadcast（广播变量）广播变量允许编程人员在每台机器上保持一个只读缓存变量，而不是传送变量的副本给tasks，广播变量创建之后，他可以运行在集群中任何function上，而不需要多次传递给集群节点，另外不要更改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的数据是一致的，简单理解就是一个公共的共享变量，我们可以把dataSet数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能获取到，
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2023-10-10 16:38:39
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flink-广播变量、累加器、缓存（八）broadcast/*
1.将要广播的数据转成DataSet类型
DataSet<Tuple2<String, Integer>> tupleData = env.fromCollection(broadData);
2.自定义富函数 此处定义的是 new RichMapFunction
在open方法中获取广播变量数据
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2024-03-18 14:05:55
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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。什么是广播状态广播状态可以用于通过一个特定的方式来组合并共同处理两个事件流。第一个
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2024-05-26 16:35:00
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由于工作需要最近学习flink 现记录下Flink介绍和实际使用过程 这是flink系列的第七篇文章 Flink 中广播流之BroadcastStream介绍使用场景使用案例数据流和广播流connect方法BroadcastProcessFunction 和 KeyedBroadcastProcessFunction重要注意事项 介绍在处理数据的时候，有些配置是要实时动态改变的,比如说我要过滤一些
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2024-03-18 10:46:51
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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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