# 使用HBase作为Flink的状态后端
## 简介
在Flink中，状态后端用于存储和管理作业的状态数据。HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，它提供了高可用性和高性能的数据存储。
本文将指导一位刚入行的开发者如何将HBase作为Flink的状态后端来使用。我们将逐步介绍整个流程，并提供每一步所需的代码示例。
## 流程概览
下面是将Flink与HBase集成的整体流程：
原创
2023-12-31 10:31:12
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一、需求目的实时统计票数二、技术架构主要计算框架：Flink（Flink SQL)+Kafka 用到的数据存储：Mysql、HBASE（Mysql主要是存储维度表、Hbase主要用来持久化结果数据）三、Flink基础概念架构模型：Jobmanager、Taskmanager和Slot状态、Checkpoint、Excatly-once ：Checkpoint 负责定时制作分布式快照、对程序中的状态
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2023-11-21 16:28:20
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背景：最近有一些同学问我关于状态后端的内容，其实关于flink statebackend的这篇文章我犹豫了很久要不要写，因为我觉得官网上面解释的已经挺详细的了，只要花一些时间浏览官网很快就能理解，最终还是落笔写下这篇文章最重要的原因是帮助自己整理回顾跟能给新的同学一些小帮助吧前言：(Flink 版本 1.12)看这篇博客时，你应该是对flink state有了一定的了解，如果没有可以阅读 
前言好久没有更新 “好” 文章了，内心很过意不去，怎么变的这么懒了，哈哈哈哈哈正好，最近数据湖的概念火的一塌糊涂，特别是 Hudi ， 与 Flink 的结合越来越好，可以说 Flink + Hudi 就是未来的趋势，这不，我就来简单讲讲，给 “小白”当个引路人，让知识传播给大家，毕竟我也是从小白看着别人的文章过来的Hudi概述Apache Hudi (简称：Hudi) 使得您能在hadoop兼容
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2023-08-18 17:02:10
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Flink提供了不同的状态后端，用于指定状态存储的方式和位置。状态可以位于Java的堆上，也可以位于堆外。根据您的状态后端，Flink 也可以管理应用程序的状态，这意味着 Flink 处理内存管理(如果必要的话可能会溢出到磁盘)，以允许应用程序保存非常大的状态。默认情况下，配置文件是 flink-conf.yaml 管理所有 Flink 作业的状态后端。也可以根据每个作业重写默认状态后端，如下所示
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2024-09-30 17:32:23
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一、Flink概述1、Flink的前世今生Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。Flink起源于2008年柏林理工大学的研究性项目Stratosphere，但是当时没有火起来，因为08年的时候对于流式计算没有那么大的需求。2014年该项目被捐赠给了Apache软件基金
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2023-12-31 18:45:38
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状态后端状态后端可用的状态后端HashMapStateBackendEmbeddedRocksDBStateBackend选择正确的状态后端配置状态后端（单个作业）配置默认状态后端RocksDB状态后端详述增量CP内存管理RocksDB的内存管理时间定时器（Heap vs RocksDB）旧状态后端移植（配置文件或者用户代码）MemoryStateBackendFsStateBackendRoc
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2024-05-03 15:01:27
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1. 典型应用场景阿里云 Flink 与 Hologres 深度集成，助力企业快速构建一站式实时数仓：可通过阿里云 Flink 实时写入 Hologres，高性能写入与更新，数据写入即可见，无延迟，满足实时数仓高性能低延迟写入需求；可通过阿里云 Flink 的全量读取、Binlog 读取、
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2023-12-16 16:52:00
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当使用checkpoint时，状态(state)会被持久化到checkpoint上，以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。状态是通过什么方式在哪里持久化，取决于使用的状态后端。
可用的状态后端MemoryStateBackendFsStateBackend FsStateBackend 注意：如果什么都不配置，系统默认的是MemoryStateBackend
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2024-05-25 21:17:59
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title: Flink的状态后端(State Backends) categories:Flink tags:flink date: 2019-08-23 11:38:00当使用checkpoint时，状态(state)会被持久化到checkpoint上，以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。状态是通过什么方式在哪里持久化，取决于使用的状态后端。可用的状态后端MemoryStateBac
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2024-03-25 17:25:28
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一、Flink中的状态1. 基础概念在一些分组聚合(Max/Sum等指标)、窗口运算、自定义状态处理的数据处理场景中需要保存中间结果，此中间结果即可认为是 Flink中的"状态"。在Flink中，常会使用到算子（Operator State）、键值（Key State）、广播（Broadcast State）三种状态。算子状态：Flink中的每个SubTask只能访问和更新本地
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2024-06-01 12:50:23
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# Flink SQL读取HBase作为缓存
## 引言
Flink是一个流处理框架，其强大的实时计算能力使其在大数据处理场景中得到了广泛的应用。而HBase则是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，适合用于存储大规模数据。在很多应用场景中，将Flink与HBase结合，可以有效地实现大数据的处理和存储。本文将介绍如何使用Flink SQL读取HBase作为缓存，并提供相关的代码示例。
##
原创
2024-08-14 03:52:00
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序 工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了，感觉只看Flink文档是对Flink ProgramRuntime的细节描述不是很多， 程序员还是看代码最简单和有效。所以想写点东西，记录一下，如果能对别人有所帮助，善莫大焉。 说一下我的工作，在一个项目里我们在Flink-SQL基础上构建了
状态管理地址：Flink 状态管理文章目录一.简介二.MemoryStateBackend三.FsStateBackend四.RocksDBStateBackend五.设置一.简介Flink提供三种可用的状态后端：MemoryStateBackend，FsStateBackend，和RocksDBStateBackend。场景MemoryStateBackend：本地开发或调试。小状态场景。FsStateBackend：大状态，长窗口或大键值状态。高可用场景。RocksDB
原创
2021-08-31 09:12:58
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状态管理地址：Flink 状态管理文章目录一.简介二.MemoryStateBackend三
原创
2022-01-15 17:29:51
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云布道师曹操出行创立于 2015 年 5 月 21 日，是吉利控股集团布局“新能源汽车共享生态”的战略性投资业务，以“科技重塑绿色共享出行”为使命，将全球领先的互联网、车联网、自动驾驶技术以及新能源科技，创新应用于共享出行领域，以“用心服务国民出行”为品牌主张，致力于打造服务口碑最好的出行品牌。曹操出行业务背景介绍作为一家互联网出行平台，主要提供了网约车、顺风车、专车等一些出行服务。打车为其主要的
状态原理状态、状态后端、Checkpoint 三者之间的区别及关系？拿五个字做比喻："铁锅炖大鹅"，铁锅是状态后端，大鹅是状态，Checkpoint 是炖的动作。状态：本质来说就是数据，在 Flink 中，其实就是 Flink 提供给用户的状态编程接口。比如 flink 中的 MapState，ValueState，ListState。状态后端：Flink 提供的用于管理状态的组件，状态后端决定了
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2024-04-08 11:04:21
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在Flink中提供了StateBackend来存储和管理状态数据: Flink一共实现了三种类型的状态管理器：MemoryStateBackend、FsStateBackend、 RocksDBStateBackend一.StateBackend状态后端1.MemoryStateBackend 基于内存的状态管理器将状态数据全部存储在JVM堆内存中。基于内存的状态管理具有非常快速和高效的特点，但也
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2024-06-17 05:00:53
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flink中的状态:算子状态(Operatior)、键控状态(Keyed State)、状态后端(State Backends)状态的定义: 1、有一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态 2、可以任务状态是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问 3、Flink的状态管理主要是状态一致性、故障处理以及高效储存和访问。注意: 1、在Flink中，状态始终与特定算子相关联 2
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2023-11-23 14:49:54
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本文我们将深入探讨有状态的流处理，更确切地说是 Apache Flink 中不同的状态后端（state backend）。在以下部分，我们将介绍 Apache Flink 的 3 种状态后端，它们的局限性以及根据具体案例需求选择最合适的状态后端。在有状态的流处理中，当开发人员启用了 Flink 中的 checkpoint 机制，那么状态将会持久化以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。选择何
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2024-04-28 06:49:17
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