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
转载
2023-12-31 18:45:38
67阅读
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、
转载
2023-12-16 16:52:00
64阅读
在这篇博文中，我将与大家分享关于 Apache Flink 的状态后端配置，特别是针对 RocksDB 和 Redis 的使用和调优过程。Flink 作为一个强大的流处理平台，针对状态后端的选择至关重要，因为它直接关系到性能和可扩展性。我们将通过系统化的步骤来解决 RocksDB 和 Redis 在 Flink 配置过程中的问题。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认当前的环境是否符合安装
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 
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
转载
2024-09-30 17:32:23
112阅读
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
转载
2024-05-03 15:01:27
64阅读
一.项目概览电商的防止薅羊毛的风控系统需要使用 groovy 进行风控规则引擎的编写 然后其它技术进行各种数据的 存储及处理 薅羊毛大致流程如果单纯使用 if else在业务代码中进行风控规则的编写 那么 维护起来会比较麻烦 并且跟业务系统强绑定不合适 所以一般独立成一个单独的系统常见风控规则列举风控引擎设计的核心点业务逻辑概览 事件接入中心技术架构分层各
转载
2024-10-17 20:55:32
76阅读
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
转载
2024-03-25 17:25:28
168阅读
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
转载
2024-05-25 21:17:59
44阅读
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
转载
2024-06-01 12:50:23
81阅读
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
974阅读
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
654阅读
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
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
转载
2024-06-17 05:00:53
177阅读
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
转载
2024-04-08 11:04:21
649阅读
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
转载
2023-11-23 14:49:54
87阅读
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
转载
2024-04-28 06:49:17
190阅读
状态后端（State Backends）每传入一条数据，有状态的算子任务都会读取和更新状态；由于有效的状态访问对于处理数据的低延迟至关重要，因此每个并行任务都会在本地内存维护其状态，以确保快速的状态访问。状态的存储、访问以及维护，由一个可插入的组件决定，这个组件就叫做状态后端（State Backend）状态后端主要负责两件事：本地的状态管理，以及将检查点（checkpoint）状态写
转载
2024-03-17 10:45:00
859阅读
文章目录一、前言二、状态类型2.1、Keyed State2.2、Operator State三、状态横向扩展四、检查点机制4.1、开启检查点4.2、保存点机制五、状态后端5.1、状态管理器分类MemoryStateBackendFsStateBackendRocksDBStateBackend5.2、配置方式六、状态一致性6.1、端到端（end-to-end）6.2、Flink+Kafka 实
转载
2023-09-21 21:26:15
1057阅读
