写在前面：我是「云祁」，一枚热爱技术、会写诗的大数据开发猿。昵称来源于王安石诗中一句 [ 云之祁祁，或雨于渊 ] ，甚是喜欢。 写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对 数据中台、数据建模、数据分析以及Flink/Spark/Hadoop/数仓开发 感兴趣，可以关注我的动态 ，让我们一起挖掘数据的价值~每天都要进步一点点，生命不是要
转载
2024-03-25 15:12:05
51阅读
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
flink
转载
2020-12-20 21:41:00
331阅读
2评论
Flink核心编程1、Environment Flink Job在提交执行计算时，需要首先建立和Flink框架之间的联系，也就指的是当前的flink运行环境，只有获取了环境信息，才能将task调度到不同的taskManager执行。而这个环境对象的获取方式相对比较简单。批处理环境ExecutionEnvironment benv = ExecutionEnvironment.getExecutio
转载
2024-03-23 12:49:41
26阅读
6.8 Flink状态编程有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。6.8.1 Flink中的状态分类Flink包括两种基本类型的状态Managed State和Raw StateManaged StateRaw State状态管理方式Flink Runtime托管, 自动存储, 自动恢复, 自动伸缩用户自己管理状态数据结
转载
2024-03-21 22:47:45
100阅读
flink基本概念Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。有状态的流式处理(State)Managed State && Raw StateManaged State 是 Flink 自动管理的 State，而 Raw State 是原生态 State，两者的
转载
2024-03-25 11:05:31
77阅读
用 DataStream API 编写的程序通常以各种形式保存状态： 在 Window 触发之前要么收集元素、要么聚合 转换函数可以使用 key/value 格式的状态接口来存储状态 转换函数可以实现 CheckpointedFunction 接口，使其本地变量具有容错能力 在介绍状态之前，先了解一 ...
转载
2021-08-26 15:43:00
521阅读
2评论
文章目录 所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，得到完全平等的多个子 DataStream使用侧输出流在 Flink 1.13 版本中，已经弃用了.split()方法，取而代之的是直接用处理函数（process function）的侧输出流（side output）。处理函数本身可以认为是一个转换算子，它的输出类型是单一的，处理之后得
转载
2023-08-22 09:45:14
73阅读
文章目录概述无状态流计算有状态流计算状态分类：算子状态(Operator State)键控状态(Keyed State)ValueState[T]ListState[T]MapState[KU,VU]ReducingState[T]AggregatingState[I, O] 聚合状态状态运用编程实例 概述流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态流计算无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一
转载
2024-03-06 08:46:41
89阅读
什么是State?尽管数据流中的许多操作一次仅查看一个事件(例如事件解析器),但某些操作会记住多个事件的信息（例如窗口运算符）。这些操作称为有状态。有状态操作的一些示例：当应用程序搜索某些事件模式时,状态将存储到目前为止遇到的事件序列。在每分钟/小时/天汇总事件时,状态将保留待处理的汇总。在数据点流上训练机器学习模型时,状态保持模型参数的当前版本。当需要管理历史数据时,该状态允许有效访问过去发生的
转载
2024-02-23 10:15:58
79阅读
# Flink Python示例
## 简介
Apache Flink是一个流处理框架，可以用于实时数据流处理和批处理。它提供了高性能、高可靠性和容错性的特性，被广泛应用于大数据分析和处理领域。在Flink中，我们可以使用Python作为编程语言来编写Flink程序，使得开发者可以更加方便地实现各种数据处理任务。
## Flink Python示例
下面我们来看一个简单的Flink Pytho
原创
2024-03-12 03:38:49
104阅读
pom完整pom<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache
原创
2022-01-19 15:10:37
204阅读
目录一、简单示例与程序模板1、一个简单示例2、程序架构二、聚合查询1、分组聚合2、窗口聚合3、开窗（Over）聚合三、TopN1、普通TopN2、窗口TopN 四、自定义函数（UDF）1. 整体调用流程（1）注册函数（2）使用 Table API 调用函数（3）在 SQL 中调用函数2. 标量函数（Scalar Functions）3. 表函数（Table Functions）4. 聚合
转载
2024-04-01 19:28:57
61阅读
pom完整pom<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache
原创
2021-07-04 18:36:50
885阅读
逻辑图概念Logical Graph（逻辑图）/ JobGraph：Logical Graph 是一种有向图，其顶点是 Operator，边定义 Operator 的输入 / 输出关系，并对应于数据流或数据集。通过 Flink Application 提交作业来创建 Logical Graph。Function：Function 是由用户实现的、封装了 Flink 程序的应用程序逻辑；大多数 Fu
转载
2024-09-26 19:06:00
44阅读
主要内容• Flink 中的状态
• 算子状态（Operatior State）
• 键控状态（Keyed State）
• 状态后端（State Backends）Flink 中的状态• 由一个任务维护，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
• 可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问
• Flink 会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问
转载
2023-09-26 16:30:14
25阅读
流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收温度读数，并在温度超过90度时发出警告。有状态的计算则会基于多个事件输出结果。以下是一些例子。所有类型的窗口。例如，计算过去一小时的平均温度，就是有状态的计算。所有用于复杂事件处理的状态机。例如，若在一分钟内收到两个相差20度以上的温度读数，则发出警告，这是有状态的计算。流
转载
2024-04-24 10:51:33
46阅读
状态flink中通过状态来实现容错、状态一致性以及checkpoint机制，对于状态通俗来讲就是将数据或者程序运算的中间结果进行备份，这样可以保证程序中途出错可以从这里恢复；状态类型程序中保存的状态保存的具体类型是什么，哪些状态可以保存呢？状态后端状态后端指的是我们将要备份的数据存在那个地方，flink中有三个方式来保存状态，默认是保存在内存当中内存中: memoryStateBackendRoc
转载
2024-01-28 06:45:46
57阅读
在大数据技术发展历程当中，Flink框架可以说是新一轮的热点技术框架，主打流批一体的计算模式，成为更适应当下需求的技术框架，因此再也技术领域得到更多的重视。今天的大数据入门分享，我们主要来讲讲Flink框架的状态编程与容错机制。流式计算，通常分为有状态和无状态两种情况：无状态：无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。有状态：有状态的计算则会基于多个事件输出结果。Flink流计算理
转载
2024-05-01 14:36:11
42阅读
