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
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2024-03-10 10:37:32
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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
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2024-02-10 01:04:11
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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
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2024-07-29 21:55:39
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为什么要管理状态 有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 数据流中的数据有重复，我们想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重
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2020-06-20 09:56:00
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为什么要管理状态 有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 数据流中的数据有重复，我们想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重 ...
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2021-10-21 16:54:00
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Flink之State代码实战--理论篇，下一次我会发实战篇
原创
2021-08-10 14:11:07
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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 |
原创
2024-04-24 12:25:28
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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
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2024-04-30 23:46:23
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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
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2024-03-26 09:48:43
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昨天发了《Flink之State代码实战篇--理论》，发现设计还是不够严谨，今天我做了升级。
原创
2021-08-10 13:44:07
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前不久，Flink社区发布了FLink 1.9版本，在其中包含了一个很重要的新特性，即state processor api，这个框架支持对checkpoint和savepoint进行操作，包括读取、变更、写入等等。savepoint的可操作带来了很多的可能性：作业迁移 1.跨类型作业，假如有一个storm作业，将状态缓存在外部系
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2024-03-06 16:13:28
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本文主要分享字节跳动在使用 Flink State 上的实践经验，内容包括 Flink State 相关实践以及部分字节内部在引擎上的优化，希望可以给 Flink 用户的开发及调优提供一些借鉴意义。作者｜字节跳动流式计算团队前言Flink 作业需要借助 State 来完成聚合、Join 等有状态的计算任务，而 State 也一直都是作业调优的一个重点。目前 State 和 Checkpoint 已
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2024-05-27 12:35:53
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无论您是在生产环境中运行Apache Flink or还是在过去将Flink评估为计算框架，您都可能会问自己一个问题：如何在Flink保存点中访问，写入或更新状态？不再询问！Apache Flink 1.9.0引入了State Processor API，它是DataSet API的强大扩展，它允许读取，写入和修改Flink的保存点和检查点中的状态。在这篇文章中，我们解释了为什么此功能对
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2024-04-22 21:50:04
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窗口计算Windows是流计算的核心。Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。基本概念Window Assigners:Window Assigners定义如何将元素分配给窗口。WindowAssigner负责将每个传入元素分配给一个或多个窗口。Flink为最常见的用例提供了预定义的Window Assigners，分别是tumbling windows, sliding
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2024-03-28 19:35:33
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一、State的基本概念什么叫State？搜了一把叫做状态机制。可以用作以下用途。为了保证 at least once, exactly once，Flink引入了State和Checkpoint某个task/operator某时刻的中间结果快照（snapshot）程序一旦crash，恢复用的机器学习模型的参数 二、Flink中包含的StateKeyed State和Opreator S
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2024-03-13 10:22:36
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我们先来以滚动时间窗口为例，来看一下窗口的几个时间参数与Flink流处理系统时间特性的关系。获取窗口开始时间Flink源代码获取窗口的开始时间为以下代码：org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow/**
* Method to get the window start for a timestamp.
*
* @pa
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2024-05-17 22:59:19
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Flink架构：分布式系统Flink，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，例如Hadoop Yarn，Apache Mesos，Kubernetes，但是也可以设置作为独立集群甚至库来运行。分离模式：客户端断开连接。附加模式：保持连接接受进程报告。Job Manager：决策者，决定何时调度下一个task，对完成的task和执行失败作出反应，协调chec
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2024-06-18 09:53:23
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本文主要运行到Flink以下内容检查点机制(CheckPoint)状态管理器(StateBackend)状态周期(StateTtlConfig)关系首先要将state和checkpoint概念区分开，可以理解为checkpoint是要把state数据持久化存储起来，checkpoint默认情况下会存储在JoManager的内存中。checkpoint表示一个Flink job在一个特定时刻的一份全
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2024-02-17 13:15:44
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