一 .概念1.1. 什么是有状态的计算？1.2. 传统的流计算系统缺少对于程序状态的有效支持1.3. Flink丰富的状态访问和高效的容错机制二 .Keyed State2.1.保存state的数据结构2.2. 状态有效期 (TTL)2.2.1.过期数据的清理2.2.全量快照时进行清理2.3.增量数据清理2.4.在 RocksDB 压缩时清理2.3. DataStream 状态相关的 Scala
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2024-03-19 09:32:35
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文章目录一. State 存储方式1.1 MemoryStateBackend1.2 FsStateBackend1.3 RocksDBStateBackend二. Keyed State & Operator State2.1 state 分类2.2 使用 managed keyed state如何创建给 keyed state 设置过期时间state 的 TTL 何时被更新？当 st
状态管理的基本概念什么是状态在批处理过程中，数据是划分为块分片去完成的，然后每一个Task去处理一个分片。当分片执行完成后，把输出聚合起来就是最终的结果。在这个过程当中，对于state的需求还是比较小的。在流计算过程中，对State有非常高的要求，因为在流系统中输入是一个无限制的流，会持续运行从不间断。在这个过程当中，就需要将状态数据很好的管理起来。什么是有状态的计算？ 以访问日志统计量的例子进行
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2024-09-24 07:07:09
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Flink状态编程学习笔记简介状态编程为Flink处理机制的核心，状态用来保存信息，辅助计算，以及方便于故障恢复。内容一、有状态和无状态的算子有状态：计算时需要依赖其他数据，例如需要先有下单状态，才能有支付状态（sum…） 无状态：计算时不需要依赖其他数据，单独自身数据就足矣（Map，Filter…）二、状态管理传统状态管理：状态保存在数据库中，造成对数据库频繁访问耗费性能。 Flink状态管理：
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2024-04-25 12:07:32
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在关于Flink的流式处理概念一文中，我们提到了Flink是有状态的流式处理框架，今天我们就来好好聊一聊状态。01 什么是状态先来复习一下，什么是状态？来思考一个无状态计算的场景：无状态计算案例：消费延迟计算消息队列
一个生产者持续写入多个消费者组分别读取如何实时统计每个消费者落后多少条数据？观察数据样例，可以发现，每条消息中包含了生产者、消费者的信息，通过将消费者的信息与生产者对比，即可判
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2024-03-18 10:44:13
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摘要：奇安信集团作为一家网络安全公司是如何基于 Flink 构建 CEP 引擎实时检测网络攻击？其中面临的挑战以及宝贵的实践经验有哪些？本文主要内容分为以下四个方面：背景及现状技术架构产品及运维未来发展与思考重要：点击文末「阅读原文」可查看 Flink Forward Asia 大会视频。 背景及现状奇安信集团作为一家网络安全公司，专门为政府、企业，教育、金融等机构和组织提供企业级网络安
10 Flink Table API 和 SQLTable API 是流处理和批处理通用的关系型 API，Table API 可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。Table API 是 SQL 语言的超集并专门为 Apache Flink 设计的，Table API 是 Scala 和 Java 语言集成式的 API。与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API
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2024-08-06 13:05:07
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为什么需要TTL状态不需要一次存储状态有效期有时间限制，超过时间需要重置状态（业务上）TTL设置StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
// 状态有效时间
.newBuilder(Time.seconds(10))
//设置状态更新类型
.setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.On
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2024-02-27 17:18:10
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一 .前言1.1. 什么是状态首先举一个无状态计算的例子：消费延迟计算。 假设现在有一个消息队列，消息队列中有一个生产者持续往消费队列写入消息，多个消费者分别从消息队列中读取消息。从图上可以看出，生产者已经写入 16 条消息，Offset 停留在 15 ；有 3 个消费者，有的消费快，而有的消费慢。消费快的已经消费了 13 条数据，消费者慢的才消费了 7、8 条数据。如何实时统计每个消费者落后多少
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2024-06-28 08:42:32
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摘要：7月，Flink 1.11 新版发布，在生态及易用性上有大幅提升，其中 Table & SQL 开始支持 Change Data Capture（CDC）。CDC 被广泛使用在复制数据、更新缓存、微服务间同步数据、审计日志等场景，本文由社区由曾庆东同学分享，主要介绍 Flink SQL CDC 在生产环境的落地实践以及总结的实战经验，文章分为以下几部分：项目背景解决方案项目运行环境与
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2024-03-16 17:02:43
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本文整理自字节跳动基础架构周伊莎的演讲内容。Flink SQL 作为实时数仓建设中重要的工具，能够帮助用户快速开发流式任务，支持实时数据处理的场景和需求，本文将分享 SQL 作业迭代中状态的保持——状态迁移相关的现状、问题解决及未来规划。
作者｜字节跳动基础架构工程师-周伊莎背 景Flink SQL 作为实时数仓建设中重要的工具，能够帮助用户快速开发流式任务，支持实时数据处理的场景和需
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2024-03-05 14:05:56
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流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收水位数据，并在水位超过指定高度时发出警告。有状态的计算则会基于多个事件输出结果。以下是一些例子。所有类型的窗口。例如，计算过去一小时的平均水位，就是有状态的计算。所有用于复杂事件处理的状态机。例如，若在一分钟内收到两个相差20cm以上的水位差读数，则发出警告，这是有状态的计
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2024-03-07 12:02:07
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Flink 大状态调优目录跳转：调优策略一、RocksDB 概述RocksDB 是基于 LSM Tree 实现的（类似 HBase），写数据都是先缓存到内存中，所以 RocksDB 的写请求效率比较高。RocksDB 使用内存结合磁盘的方式来存储数据，每次获取数据时，先从内存中 blockcache 中查找，如果内存中没有再去磁盘中查询。使用RocksDB 时，状态大小仅受可用磁盘空间量的限制，性
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2024-08-26 20:03:03
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一、设置空闲状态保留时间➢Flink SQL 的 regular join（inner、left、right），左右表的数据都会一直保存在状态里，不会清理！要么设置 TTL，要么使用 FlinkSQL 的 interval join。➢ 使用 Top-N 语法进行去重，重复数据的出现一般都位于特定区间内（例如一小时或一天内），过了这段时间之后，对应的状态就不再需要了。Flink SQL 可以指定空
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2024-06-10 01:42:51
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一、状态是什么？1.1有状态和无状态：Flink不是要做流处理嘛。那当一个数据流过来的时候，第一个数据首先会被flink中的算子执行，执行完成 后会生成一个执行结果这个执行后的结果，例如是输出一下，后续再过来的数据，例如第二个数据的计算就和第一个数据的计算毫无关系了，这就是无状态这个执行后的结果。例如是需要做求和的计算，后续再过来的数据例如，的第二个数据的计算需要依赖与第一次计算的结果，这就是有状
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2024-01-31 01:43:00
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Flink 1.10.0 于近期刚发布，释放了许多令人激动的新特性。尤其是 Flink SQL 模块，发展速度非常快，因此本文特意从实践的角度出发，带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用。本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana，使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用。本文所有的实战演练都将在 Flink SQ
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2024-08-07 21:08:09
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1. 简单介绍1.1 什么是 Table API 和 Flink SQLFlink本身是批流统一的处理框架，所以Table API和SQL，就是批流统一的上层处理API。 目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。 Table API是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如select、filter和join）。而对于Flink
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2024-04-12 11:47:52
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上一篇我们介绍了Flink CEP的API，这一篇我们将以结合一个案例来练习使用CEP的API编写应用程序，以强化对API的理解。所选取的案例是对网络遭受的潜在攻击进行检测并给出告警。当下互联网安全形势仍然严峻，网络攻击屡见不鲜且花样众多，这里我们以DDOS（分布式拒绝服务攻击）产生的流入流量来作为遭受攻击的判断依据。假定一家云服务提供商，有多个跨地区的数据中心，每个数据中心会定时向监控中心上报其
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2024-05-28 07:55:38
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.Apache Flink提供了两种顶层的关系型API，分别为Table API和SQL，Flink通过Table API&SQL实现了批流统一。其中Table API是用于Scala和Java的语言集成查询API，它允许以非常直观的方式组合关系运算符（例如select，where和join）的查询。Flink SQL基于Apache Calcite 实现了标准的SQL，用户可以使用标准的
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2024-04-26 18:02:58
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FlinkSql 传统数据库/批处理场景下数据集是有限的，天然避免了流计算面临的两大问题：1. 流计算中两条流数据的输入可能存在时间差，如何能保证在时间不一致情况下Join的准确性。2. 流计算中数据是无限的，历史数据不能一直被保存，否则会带来极大内存、磁盘压力，如何做取舍。针对第一个问题，Flink采用了retract操作，对于没有Join到的数据会先下发Null，后续等J
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2024-07-26 16:25:01
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