什么是状态在流处理中，我们需要处理的数据是源源不断的，那我们面对以下几种情况时该怎么办？从kakfa里面处理数据，但是kafak里的数据有些是重复的，需要在流处理系统里面进行去重，所以需要知道已经有的数据的id，那我们怎么知道呢需要与以前的历史数据进行比较等操作，但是又不想每次都到数据库里面去查(考虑到性能)，那我们上哪里去读呢强大的Flink提供了状态管理这么一个东西，可以让我们保存一些状态我们
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2024-03-04 04:56:35
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1、前言Flink 状态管理详解2.状态是什么东西？有了状态能做什么？你在看完这一小节后，需要明白：状态不仅仅只限于 Flink 的状态。状态其实是一个普遍存在的东西。首先来看看状态的一个官方的定义：当前计算流程需要依赖到之前计算的结果，那么之前计算的结果就是状态。但是大家一定要注意，这里所说的状态不仅仅只限于 Flink 的状态。状态其实是一个普遍存在的东西。博主举几个例子：⭐ 生活中的例子：为
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2024-04-25 15:33:27
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Windows是无限数据流（infinite streams）处理的核心，Windows将一个stream拆分成有限大小的"桶（buckets）"，可以在这些桶上做计算操作。窗口化的Flink程序的一般结构如下，第一个代码段中是分组的流，第二段是非分组的流。区别是分组的stream调用keyBy(...)和window(...)，非分组的stream中window(...)换成了windowAll
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2024-03-29 20:48:41
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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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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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# Docker Kafka 不清理
Docker 是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者打包他们的应用以及应用的运行环境到一个可移植的容器中。Kafka 是一个分布式流处理平台，它主要用于构建实时数据管道和流应用程序。
在 Docker 中运行 Kafka 时，如果不进行适当的清理，可能会遇到一些性能问题。本文将介绍如何使用 Docker 运行 Kafka，并提供一些代码示例。
## Ka
原创
2024-07-26 06:56:01
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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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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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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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如果要查看IIS连接数，最简单方便的方法是通过“网站统计”来查看，“网站统计”的当前在线人数可以认为是当前IIS连接数。然而，“网站统计”的当前在线人数统计时间较长，一般为10分钟或15分钟，再加上统计技术及统计机制的问题，从而会产生或多或少的统计误差。如果要想知道确切的当前网站IIS连接数的话，最有效的方法是通过windows自带的系统监视器来查看。这正是本文要介绍的方法。一、 &nb
这样操作的目的，在于限制app后台运行数量，最大程度的保证运行内存不被占满，开启GPU渲染的目的，在于提升手机性能，保证系统流畅性。2、文件夹手机上显示的文件夹全部都是可以删除的，但是有部分有比较重要的相片、工作资料等等，所以不能删除，这边小编给大家分享的几个文件夹都是可以直接删除的。Android：这个文件夹代表着就是安卓的意思，是系统产生的垃圾，删除只会清理缓存，能腾出大量空间。Backups
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2023-09-09 11:10:36
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一、问题分析概览流计算作业通常运行时间长，数据吞吐量大，且对时延较为敏感。但实际运行中，Flink 作业可能因为各种原因出现吞吐量抖动、延迟高、快照失败等突发情况，甚至发生崩溃和重启，影响输出数据的质量，甚至会导致线上业务中断，造成报表断崖、监控断点、数据错乱等严重后果。本文会对Flink 常见的问题进行现象展示，从原理上说明成因和解决方案，并给出线上问题排查的工具技巧，帮助大
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2024-03-15 16:01:17
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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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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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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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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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