[源码解析] Flink的Slot究竟是什么？(2) 文章目录[源码解析] Flink的Slot究竟是什么？(2)0x00 摘要0x01 前文回顾0x02 注册/更新Slot2.1 TaskExecutor注册成功2.2 心跳机制更新Slot状态0x03 生成ExecutionGraph阶段0x04 调度阶段0x05 分配资源阶段5.1 CompletableFuture5.1.1 Future
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2024-05-06 19:47:47
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在系列文前篇《FlinkSQL细粒度TTL配置的实现（一）》中，我们介绍了实现Flink SQL 细粒度TTL配置的基本原理：通过将原来一段SQL按照TTL的不同拆分为多段子SQL，然后逐个“翻译-重注册”，最终获得等价于原来一段SQL所描述的但各部分的TTL配置不一样的DataStream 作业同时我们也发现，如果中间计算过程包含聚合计算等操作，对应输出的中间结果为带撤回标志位的数据流（简称撤回
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2024-06-07 06:59:13
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Flink在管理状态方面，使用Checkpoint和Savepoint实现状态容错。Flink的状态在计算规模发生变化的时候，可以自动在并行实例间实现状态的重新分发，底层使用State Backend策略存储计算状态，State Backend决定了状态存储的方式和位置。Flink在状态管理中将所有能操作的状态分为Keyed State和Operator State。Keyed State类型的状
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2024-04-18 08:48:51
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Flink学习 - 7. Flink CheckPoint数据容错机制有状态计算什么是状态Keyed StateOperator State状态管理state的数据类型Keyed StateOperator StateFlink中使用stateCheckPoint单流的barrier并行的barrierCheckpoint 的执行机制StatebackendHeapStateBackendRoc
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2024-03-26 21:20:57
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# Redis 设置 TTL 为 0 的完整指南
在开发中，Redis 作为一个高效的键值存储，使我们的应用程序能够快速存取数据。TTL（Time to Live）是 Redis 提供的一个特性，通过它我们可以设置过期时间。然而，有时我们需要将 TTL 设置为 0，以便清除键的过期时间。本文将详细说明如何实现这一功能，适合刚入行的小白开发者。
## 整体流程
以下是设置 Redis TTL
Apache Flink是一个用于流处理和批处理的开源框架，它提供了许多功能用于构建和管理大规模的数据处理应用程序。在Flink中，Table API和SQL是用于编写关系型查询和数据处理逻辑的高级接口。在处理实时数据流时，我们常常需要对状态数据进行管理和维护，而"flink table.exec.state.ttl"就是用来设置Flink Table API中状态数据的生存周期的参数。
首先，
原创
2024-05-17 12:04:25
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Flink官网的自我介绍：Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams，**可以看出状态计算是 Flink 引以为豪的杀手锏。那什么是带状态的计算呢
原创
2021-09-01 13:58:18
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WireShark 抓包TTL为0. 暂时不知道啥问题。DSP+UDP。
原创
2022-12-23 00:11:01
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前言很久没写过源码走读类型的文章了。最近在做业务需求时用Flink的State TTL非常多，今天就来探索一下吧。从Flink 1.6版本开始，社区为状态引入了TTL（time-to-live，生存时间）机制，支持Keyed State的自动过期，有效解决了状态数据在无干预情况下无限增长导致OOM的问题。State TTL的用法很简单，官方文档中给出的示例代码如下。 StateTtlCo
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2024-06-06 13:47:07
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状态生存时间（TTL）一个时间的生存期（TTL）可以被分配给任何类型的被Keys化状态。如果配置了TTL并且状态值已过期，则将尽力清除存储的值，这将在下面更详细地讨论。所有状态集合类型都支持每个条目的TTL。这意味着列表数据元和映射条目将独立过期。为了使用状态TTL，必须首先构建StateTtlConfig配置对象。然后，可以通过传递配置在任何状态描述符中启用TTL函数：
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2024-04-04 20:18:02
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Flink 是当前最流行的分布式计算框架，其提供的 Table API 和 SQL 特性，使得开发者可以通过成熟，直观、简洁、表达力强的标准 SQL 描述计算逻辑，大大减少其学习、开发和维护成本。 Flink SQL 支持面向无边界输入流的流处理。然而。聚合统计、窗口统计等计算是有状态的。在流处理中，若这些状态数据随时间不断堆积、不断膨胀，会导致因为OOM频繁发生导致的作业崩溃、重启。&
# 如何实现"redis set ttl为0"
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现"redis set ttl为0"的整体流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|----------------------|
| 1 | 连接到 Redis 服务器 |
| 2 | 设置 Key 的 TTL 为0 |
原创
2024-03-02 05:30:56
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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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# Redis TTL设置0秒：为新手开发者的简易指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到一些基础但关键的问题，比如如何在Redis中设置键的Time-To-Live（TTL，生存时间）。对于新手开发者来说，理解Redis的TTL设置是至关重要的，因为它可以帮助你管理数据的生命周期，避免内存浪费。本文将详细解释如何设置Redis的TTL为0秒，即让键立即过期。
## 步骤概览
首先，让我
原创
2024-07-24 11:38:31
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一、从何说起State要能发挥作用，就需要持久化到可靠存储中，flink中持久化的动作就是checkpointing，那么从TM中执行的Task的基类StreamTask的checkpoint逻辑说起。1.streamTask 1 StreamTask
2
3 protected OperatorChain<OUT, OP> operatorChain;
4 Checkpoi
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2024-09-04 20:50:20
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一、简介Flink官网的自我介绍：Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams，可以看出状态计算是 Flink 引以为豪的杀手锏。那什么是带状态的计算呢？简单说计算任务的结果不仅仅依赖于输入，还依赖于它的当前状态。实时计算如果任务失败导致中间状态丢失，将是一个非常可怕的事情。比如实时计算每天的 pv,uv 等指标，任务掉线后中间状态也丢失了，那只能从凌晨数据重新计算。如果是有状态的计算大可不必担心，从任务掉线的时刻继续计算，妈
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2021-06-10 19:58:50
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：https://mp.weixin.qq.com/s/OhThK2lZvOq-DZQfNz8a4w 1 State 过期时间TTL 使用 flink 进行实时计算中，会遇到一些状态数不断累积，导致状态量越来越大的情形。 例如，作业中定义了超长的时间窗口，或者在动态表上应用了无限范围的 GROU
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2021-03-02 21:57:00
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一、简介Flink官网的自我介绍：Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams，可以看出状态计算是 Flink 引以为豪的杀手锏。那什么是带状态的计算呢？简单说计算任务的结果不仅仅依赖于输入，还依赖于它的当前状态。实时计算如果任务失败导致中间状态丢失，将是一个非常可怕的事情。比如实时计算每天的 pv,uv 等指标，任务掉线后中间状态也丢失了，那只能从凌晨数据重新计算。如果是有状态的计算大可不必担心，从任务掉线的时刻继续计算，妈
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2021-06-10 19:58:51
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1、状态(State)管理与恢复1.1、状态(State)我们前面写的word count的例子，没有包含状态管理。如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once)，Flink引入了state和 checkpoint。首先区分一下两个概念 state一般指一个具体的task
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2024-03-13 16:57:05
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标题: flink-sql-client提交sql脚本文件 日期: 2021-10-22 22:11:34 标签: [flink,sql-client] 分类: flink我们知道，sql-client.sh可以提供给我们一个sql交互界面，让我们没执行一个sql，就可以看到执行结果，也可以交互式查询表的结果。其实，我们也可以通过sql-client提交sql脚本，我们来看下。./bin/sql-
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2024-06-21 14:17:50
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