背景：最近有一些同学问我关于状态后端的内容，其实关于flink statebackend的这篇文章我犹豫了很久要不要写，因为我觉得官网上面解释的已经挺详细的了，只要花一些时间浏览官网很快就能理解，最终还是落笔写下这篇文章最重要的原因是帮助自己整理回顾跟能给新的同学一些小帮助吧前言：(Flink 版本 1.12)看这篇博客时，你应该是对flink state有了一定的了解，如果没有可以阅读 
目录（1）状态后端的分类（2）配置状态后端 每传入一条数据，有状态的算子任务都会 读取和更新状态 。由于有效的状态访问对于处 理数据的低延迟至关重要，因此每个并行任务(子任务)都会在本地维护其状态，以确保快速 的状态访问。 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）状态后端主要负责两件事：本地的状态管理将检查点（checkpo
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2024-04-03 09:29:35
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背景：flink提供了不同的状态后端（state backends）来区分状态的存储方式和状态位置，flink状态可以存储在java堆内存之内或者内存之外。我们可以通过状态后端的设置，flink允许应用保持大容量的应用后端。开发者可以在不改变应用逻辑的情况下设置状态后端。注意：默认情况下flink的状态会保存在tastmanager的内存中，而checkpoint会保存在jobmanager的内存
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2024-03-07 10:14:00
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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（远程状态备份）。Lo
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2023-09-03 12:21:55
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用来保存 State 的存储后端就叫做StateBackend当使用checkpoint时，状态(state)会被持久化到checkpoint上，以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。状态是通过什么方式在哪里持久化，取决于使用的状态后端。可用的状态后端MemoryStateBackendFsStateBackendFsStateBackend注意：如果什么都不配置，系统默认的是
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2024-03-11 11:30:35
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在启动 CheckPoint 机制时，状态会随着 CheckPoint 而持久化，以防止数据丢失、保障恢复时的一致性。状态内部的存储格式、状态在 CheckPoint 时如何持久化以及持久化在哪里均取决于选择的 State Backend。Flink 1.13之后Flink 1.13之前HashMapStateBackend（默认）MemoryStateBackendEmbeddedRo
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2024-03-28 06:20:50
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# Flink on YARN 模式后端存储配置指南
在大数据处理的世界中，Apache Flink 是一种流行的分布式处理框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是 Hadoop 生态系统中的资源管理器。将 Flink 运行在 YARN 模式下，需要我们合理配置后端存储。本文将引导你完成这个过程，从理解流程到逐步实现。
## 1. 流程概述
为
原创
2024-09-13 04:59:41
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当使用checkpoint时，状态(state)会被持久化到checkpoint上，以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。状态是通过什么方式在哪里持久化，取决于使用的状态后端。
可用的状态后端MemoryStateBackendFsStateBackend FsStateBackend 注意：如果什么都不配置，系统默认的是MemoryStateBackend
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2024-05-25 21:17:59
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title: Flink的状态后端(State Backends) categories:Flink tags:flink date: 2019-08-23 11:38:00当使用checkpoint时，状态(state)会被持久化到checkpoint上，以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。状态是通过什么方式在哪里持久化，取决于使用的状态后端。可用的状态后端MemoryStateBac
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2024-03-25 17:25:28
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一、Flink中的状态1. 基础概念在一些分组聚合(Max/Sum等指标)、窗口运算、自定义状态处理的数据处理场景中需要保存中间结果，此中间结果即可认为是 Flink中的"状态"。在Flink中，常会使用到算子（Operator State）、键值（Key State）、广播（Broadcast State）三种状态。算子状态：Flink中的每个SubTask只能访问和更新本地
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2024-06-01 12:50:23
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在Flink中提供了StateBackend来存储和管理状态数据: Flink一共实现了三种类型的状态管理器：MemoryStateBackend、FsStateBackend、 RocksDBStateBackend一.StateBackend状态后端1.MemoryStateBackend 基于内存的状态管理器将状态数据全部存储在JVM堆内存中。基于内存的状态管理具有非常快速和高效的特点，但也
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2024-06-17 05:00:53
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6 大主题，36 个 Flink 高频面试题：⭐ 状态原理⭐ 时间窗口⭐ 编程技巧⭐ 实战经验⭐ 实时数仓⭐ 前沿探索1.状态原理1.1.状态、状态后端、Checkpoint 三者之间的区别及关系？状态：本质来说就是数据，在 Flink 中，其实就是 Flink 提供给用户的状态编程接口。比如 flink 中的 MapState，ValueState，ListState。状态后端：Flink 提供
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2024-04-29 11:14:08
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状态原理状态、状态后端、Checkpoint 三者之间的区别及关系？拿五个字做比喻："铁锅炖大鹅"，铁锅是状态后端，大鹅是状态，Checkpoint 是炖的动作。状态：本质来说就是数据，在 Flink 中，其实就是 Flink 提供给用户的状态编程接口。比如 flink 中的 MapState，ValueState，ListState。状态后端：Flink 提供的用于管理状态的组件，状态后端决定了
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2024-04-08 11:04:21
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# Flink状态后端存储哪几种
在Flink中，状态后端是用来存储和管理算子状态（operator state）和键控状态（keyed state）的机制。Flink提供了多种不同的状态后端选项，供开发者根据自身需求选择合适的存储方式。在本篇文章中，我们将介绍Flink支持的几种状态后端存储方式，并给出相应的代码示例。
## Flink状态后端存储方式
下表列出了Flink支持的几种状态后
原创
2024-05-28 11:26:32
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本文我们将深入探讨有状态的流处理，更确切地说是 Apache Flink 中不同的状态后端（state backend）。在以下部分，我们将介绍 Apache Flink 的 3 种状态后端，它们的局限性以及根据具体案例需求选择最合适的状态后端。在有状态的流处理中，当开发人员启用了 Flink 中的 checkpoint 机制，那么状态将会持久化以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。选择何
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2024-04-28 06:49:17
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状态后端（State Backends）每传入一条数据，有状态的算子任务都会读取和更新状态；由于有效的状态访问对于处理数据的低延迟至关重要，因此每个并行任务都会在本地内存维护其状态，以确保快速的状态访问。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）状态后端主要负责两件事：本地的状态管理，以及将检查点（checkpoint）状态写
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2024-03-17 10:45:00
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前言 最近都没有时间循序渐进的撸Flink的基础知识了跟大家分享了，今天就直接跟大家分享最近写的FlinkTask吧，我们在实践中强大。不废话，我最近也没有时间跟大家废话。一、使用场景 场景其实挺简单，就是同步别人系统的数据，存储记录并
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2024-02-22 06:44:38
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首先,此篇文章原版是大神zhisheng写的,我只是学习zhisheng并且做一个记录自己总结一下,水平一般Flink是如何管理内存的 大多数的对象都是存储到内存中,而flink有着自己独特的管理内存的方式Flink 将对象序列化为固定数量的预先分配的内存段，⽽不是直接把对象放在堆内存上。它的 DBMS ⻛格的排序和连接算法尽可能多地对这个⼆进制数据进⾏操作，以此将序列化和反序列化开销降到最低。如
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2024-01-03 10:16:44
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状态持久化 检查点的保存离不开 JobManager 和 TaskManager，以及外部存储系统的协调。在应用进行检查点保存时，首先会由 JobManager 向所有 TaskManager 发出触发检查点的命令；TaskManger 收到之后，将当前任务的所有状态进行快照保存，持久化到远程的存储介质中
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2024-02-27 21:41:15
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一、Flink概述1、Flink的前世今生Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。Flink起源于2008年柏林理工大学的研究性项目Stratosphere，但是当时没有火起来，因为08年的时候对于流式计算没有那么大的需求。2014年该项目被捐赠给了Apache软件基金
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2023-12-31 18:45:38
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