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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[root@node1 software]# rz
上传软件包：flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tgz[root@node1 software]# chmod u+x flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tgz
[root@node1 software]# tar -zxf flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tgz -C /ex
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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简介Flink相比其他流计算引擎，最大的优势就是号称是有状态的流计算。可见state在Flink中极其重要的位置。数据流是由一个个单独的事件按时间序列组合成的，虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器，即不关注状态，不需要过往信息），但有些操作会跨多个事件记住信息（例如窗口操作符）。这些操作称为有状态操作。下面是一些有状态的操作的使用场景：1）对一个时间窗口内的数据进行聚合分
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2023-12-06 16:49:14
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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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brew install apache-flink1 需求1.1 Flink开发批处理应用程序词频统计(word count)一个文件，统计文件中每个单词出现的次数，分隔符是\t。统计结果我们直接打印在控制台(生产上肯定是Sink到目的地)2 开发环境2.1 Maven构建2.1.1 RequirementsMaven 3.0.4（或更高版本）Java 82.1.2 Create Project使
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2024-05-25 18:02:14
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本文是《Flink处理函数实战》系列的第二篇，上一篇《Flink处理函数实战之一：ProcessFunction类》学习了最简单的ProcessFunction类，今天要了解的KeyedProcessFunction，以及该类带来的一些特性；关于KeyedProcessFunction通过对比类图可以确定，KeyedProcessFunction和ProcessFunction并无直接关系：
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2024-03-15 11:50:59
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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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状态管理 算子状态（operator state） 算子状态的作用范围限定为算子任务。 这意味着由同一并行任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态，状态对于同一任务而言是共享的。算子状态不能由相同或不同算子的另一个任务访问。 Flink为算子状态提供三种基本数据结构： &nbs
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2024-06-17 05:15:23
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Savepoints 是检查点的一种特殊实现，底层实现其实也是使用 Checkpoints 的机制。 Savepoints 是用户以手工命令的方式触发 Checkpoint,并将结果持久化到指定的存储路径
原创
2022-07-01 17:45:50
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1.需求在大数据的实时处理中，实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项，比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。除了这个，还有一些其他场景的应用，比如我们在我们的后台系统实时的展示我们网站当前的pv、uv等等，其实做法都是类似的。需求如下：实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额计算出各个分类的销售top3每秒钟更新一次统计结果2.数据首先我们通过自定义source 模拟订单的生成，生成了一个T
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2024-03-12 11:14:30
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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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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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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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