Flink中ForwardedFields这一概念为转发字段，所谓转发字段，字面理解就是某个字段不经过处理直接存储到另一位置，事实大致也是如此。ForwardedFields可以分为两类，一类是以map算子为代表的转发字段，另一类是join算子的转发字段，这两类算子的主要区别就是输入的DataSet个数。1.单输入算子转发字段filter、map、flatMap等算子的转发字段是通过withFor
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2024-10-18 08:05:34
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文章目录1. 基本方式2. 其他状态3. 值状态4.列表状态5.映射状态6.聚合状态7.状态生存时间（TTL） 1. 基本方式自定义flatmap类，在open方法中获取状态。flatMap方法中更新状态。public static class MyFlatMap extends RichFlatMapFunction<Events,String >{
ValueSt
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2024-03-23 12:37:24
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文章目录1.介绍1.1 简介1.2 案例2.带状态的编程2.1 官网解释2.2 为什么要引入状态？ State => checkpoint3.状态的分类3.1 官网解释3.2 两种基本类型的State 1.介绍1.1 简介Stateful Computations over Data Streams，Flink是一种有状态的流式处理引擎！！！ spark中upDateStateByKey/
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2024-04-09 10:41:19
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之前的四篇文章对Flink常用的算子进行了详细讲解并附上了大量使用案例：Flink算子使用方法及实例演示：map、filter和flatMapFlink算子使用方法及实例演示：keyBy、reduce和aggregationsFlink算子使用方法及实例演示：union和connectFlink零基础教程：并行度和数据重分布总结下来不难发现，使用Flink的算子必须进行自定义，自定义时可以使用La
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2024-03-18 17:57:32
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本文主要讨论一个问题：ValueState 中存 Map 与 MapState 有什么区别？如果不懂这两者的区别，而且使用 ValueState 中存大对象，生产环境很可能会出现以下问题：CPU 被打满吞吐上不去1、 结论从性能和 TTL 两个维度来描述区别。性能RocksDB 场景，MapState 比 ValueState 中存 Map 性能高很多。生产环境强烈推荐使用 MapState，不推
文章目录（一）MapState使用步骤（二）MapState验证（三）完整DEMO （一）MapState使用步骤映射状态（MapState<K, V>），将状态表示为一组Key-Value键值对对；（get()，put()，类似HashMap）MapState.get(UK key)MapState.put(UK key, UV value)MapState.contains(UK
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2024-02-14 12:40:32
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从状态说起状态 (State) 是 Flink 程序中构建复杂逻辑的基本组件。流处理中的状态可以视作算子上的记忆能力，可以保留和已经处理完的输入相关的信息，并对后续输入的处理造成影响。与之相反，流处理中的无状态操作只会考虑到当前处理的元素，不会受到处理完毕的元素的影响，也不会影响到后续待处理的元素。简单来说，假定一个 source stream 中的事件消息都符合 e = {event_
Managed Keyed StateManaged Keyed State接口提供不同类型的状态的访问，所有状态都限于当前输入元素的key。这意味着只能在KeyedStream上使用这种类型的状态。用户可以通过stream.keyBy(...)创建，flink内建了以下六种的state。ValueState<T>:使用场景：该状态主要用于存储单一状态值。 保留了一个可以更新和检索的值
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2024-04-25 19:20:08
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目录state容错语义at most onceat least onceexactly-once容错续跑算子容错续跑task异常作业逻辑不变CP/SP策略bugfix升级续跑SP策略source容错续跑sink 容错续跑 stateflink 支持有状态的流，存储历史的状态信息。 状态状态分类 keystate keyBy/groupBy/PartitonBy 后，每个key都有属于自己的一个s
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2024-03-26 17:17:43
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Flink结合lambda表达式数字字符串 转 数字：1个字符串 => 1个数字 (map)streamSource.map(Integer::valueOf)StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSou
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2024-10-17 11:35:32
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第一篇Flink的简单记录比起SparkStreaming优势1 自定义三种时间的处理
例如自定义设定字段值为数据时间，而不是根据机器默认时间
2 State 支持更复杂的逻辑
3 window窗口
4 流对比微批
watermark避免网络等原因导致乱序数据带来的计算不正确/CEP API等算子状态 Operatior State 和 键控状态 Keyed StateState 托管状态。
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2024-04-10 20:57:20
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1.如果要获取store里面的state的city属性。首先来看看没有使用mapStat
原创
2023-02-24 12:19:53
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一、Keyed State1、用途Keyed State接口目前有5种不同类型状态的访问接口，这些状态都作用于当前输入数据的key下。换句话说，这些状态只能用在keyedStream上，可以通过stream.keyBy(…)得到KeyedStream.这5种接口分别如下： 1、ValueState：保存一个可以更新和检索的值 2、ListState: 保存一个元素的列表 3、ReducingSta
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2024-04-29 20:09:23
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简介Apache Flink提供了一种容错机制，可以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使出现故障，经过恢复，程序的状态也会回到以前的状态。Flink 主持 at least once 语义 和 exactly once 语义Flink 通过定期地做 checkpoint 来实现容错 和 恢复, 容错机制不断地生成数据流的快照, 而不会对性能产生太大的影响。流应用程序的状态存储在一个可配置的
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2024-05-06 12:54:41
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1.状态的简单概述之前学习的流处理中的基于Socket的入门案例中其实就已经由Flink帮我们实现了对历史数据/历史状态/状态的记录如,启动程序后,在nc -lk 9999中发送hello world会得出:(hello,1)和(world,1)再次发送hello world会得出:(hello,2)和(world,2)说明Flink帮我们记录了历史数据/历史状态/状态也就是说Flink内置的很多
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2024-05-25 11:34:25
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一、业务背景 实时统计每天考勤人数 使用MapState<Srting, Set> key：日期字符串 → yyyyMMdd value：当天考勤员工ID，利用Set自动去重的特性统计当前考勤人数 状态里只需要存储当天的数据，之前的数据可以清理掉。设置状态过期时间24小时，距离数据上一次修改超过24 ...
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2021-08-16 23:00:00
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一 ：POM导入 这里搭建flink1.12.0-scala2-12版本的时候出现不少问题 这个也一直更新 1）首先是导入pom 文件后jar 包 引入问题识别不了 按照官网上的 步骤来做 解决： 重新导入pom文件 但是首先我这里是由导入的顺序的 如果 streaming pom文件如果 最后导入 会出现 发现不了 StreamExecutionEnvironment 这个类但是没有任务报错 j
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当我们在使用Flink的时候，避免不了要和时间(time)、水位线(watermarks)打交道，理解这些概念是开发分布式流处理应用的基础。那么Flink支持哪些时间语义？Flink是如何处理乱序事件的？什么是水位线？水位线是如何生成的？水位线的传播方式是什么？让我们带着这些问题来开始本文的内容。
时间语义
基
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2024-03-22 21:32:03
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一、Flink开发IDEA环境搭建与测试1、IDEA开发环境先虚拟机联网，然后执行yum -y install nc nc是用来打开端口的工具 然后nc -l 9000 1.pom文件设置2、flink开发流程Flink具有特殊类DataSet并DataStream在程序中表示数据。您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。在DataSet数据有限的情况下，对于一个DataStream元
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2024-08-14 15:43:13
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# 如何使用 Flink 的 MapState 去重数据
在大数据处理的过程中，去重是一个常见的需求。Apache Flink 提供了多种状态处理机制，其中 `MapState` 是一个非常实用的工具，可以用来实现去重。本文将手把手教你如何使用 Flink 的 `MapState` 来去重数据。
## 整体流程
下表展示了实现流程的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-25 04:05:12
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