简介 算子状态中有一类很特殊，就是广播状态（BroadcastState）。从概念和原理上讲，广播状态非常容易理解：状态广播出去，所有并行子任务的状态都是相同的；并行度调整时只要直接复制就可以了。然而在应用上，广播状态却与其他算子状态大不相同。本节就专门来讨论一下广播状态的使用。一、基本用法 让所有并行子任务都持有同一份状态，也就意味着一旦状态有变化，所以子任务上的实例都要更新。什么时候会用到
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2024-03-13 17:50:16
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文章目录一、广播状态介绍1.1、什么是广播状态1.2、广播状态的动态模型评估三、API介绍3.1、BroadcastProcessFunction 和 KeyedBroadcastProcessFunction3.2、重要注意事项四、案例-实现配置动态更新4.1、逻辑步骤4.2、代码实现4.2.1、java实现4.2.2、scala实现参考： Flink 从 1.5.0 版本开始引入了一种新的状
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2023-11-13 22:31:16
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在大数据处理场景中，Apache Flink 是一个功能强大的流处理框架，它可以处理不断变化的数据流，应用于实时数据分析。然而，在使用 Flink 的过程中，广播变量的使用和管理成为了一个关键因素，不仅直接影响到作业的性能，且未得到妥善处理时，易造成业务上的不良影响。
### 背景定位
随着业务的不断发展，我们在实时计算任务中面临着大量不同的数据操作需求。为了提高数据的存取效率，我们选择了 A
一 .前言二 .广播变量使用2.1.前言2.2. 使用三 .累加器3.1. 前言3.2. 使用四 .分布式缓存4.1. 前言4.2.使用 一 .前言二 .广播变量使用2.1.前言Flink支持广播。可以将数据广播到TaskManager上，数据存储到内存中。数据存储在内存中，这样可以减缓大量的shuffle操作；比如在数据join阶段，不可避免的就是大量的shuffle操作，我们可以把其中一个da
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2023-11-03 12:50:16
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目录0. 相关文章链接1. Flink中广播变量概述2. 编码步骤3. 代码演示0. 相关文章链接1. Flink中广播变量概述 Flink支持广播。可以将数据广播到TaskManager上就可以供TaskManager中的SubTask/task去使用，数据存储到内存中。这样可以减少大量的shuffle
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2023-09-20 16:28:18
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背景flink在实现本地内存和db同步配置表信息时，想要做到类似于增量(保证实时性) + 全量(保证和DB数据一致)的效果，那么我们如何通过flink的广播状态+外部定时器定时全量同步的方式来实现呢？实现增量+全量的效果package wikiedits.schedule;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apa
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2024-07-03 14:51:38
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在Flink中，同一个算子可能存在若干个不同的并行实例，计算过程可能不在同一个Slot中进行，不同算子之间更是如此，因此不同算子的计算数据之间不能像Java数组之间一样互相访问，而广播变量Broadcast便是解决这种情况的。如下代码所示：val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val ds1 = env.
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2024-05-07 16:29:44
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connect的应用场景实时更新配置，例如：任务在统计3个页面的播流，一个流作为数据流，即一个大流，一个小流，广播流会将配置或者维表不定时的广播发布，数据流收
原创
2022-11-18 15:55:28
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前言在实时计算作业中，往往需要动态改变一些配置，举几个栗子：实时日志ETL服务，需要在日志的格式、字段发生变化时保证正常解析；实时NLP服务，需要及时识别新添加的领域词与停用词；实时风控服务，需要根据业务情况调整触发警告的规则。那么问题来了：配置每次变化都得手动修改代码，再重启作业吗？答案显然是否定的，毕竟实时任务的终极目标就是7 x 24无间断运行。Spark Streaming和Flink的广
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2023-08-03 18:50:00
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文章目录广播状态模式提供的APIBroadcastProcessFunction 和 KeyedBroadcastProcessFunction重要的注意事项 广播状态模式在本节中，您将了解如何在实践中使用广播状态。请参阅有 Stateful Stream Processing 以了解有状态流处理背后的概念。提供的API为了展示所提供的 API，在展示它们的全部功能之前，我们将从一个示例开始，然
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2024-03-31 09:09:35
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目录一、按键分区状态（Keyed State）1、值状态（ValueState）2. 列表状态（ListState）3. 映射状态（MapState） 4. 聚合状态（AggregatingState）二、算子状态（Operator State）1. CheckpointedFunction 接口三、广播状态（Broadcast State）一、按键分区状态（Keyed State） 1
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2024-04-05 10:17:22
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写过Spark批处理的应该都知道,有一个广播变量broadcast这样的一个算子,可以优化我们计算的过程,有效的提高效率;同样在Flink中也有broadcast,简单来说和Spark中的类似,但是有所区别,首先Spark中的broadcast是静态的数据,而Flink中的broadcast是动态的,也就是源源不断的数据流.在Flink中会将广播的数据存到state中. 在Flink中主流数据可以
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2024-07-03 20:01:12
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前言 继上一篇，我们介绍了广播变量后，本篇将以某报警规则为例进一步说明广播变量的使用。 具体场景如下： 1、数据源有两种消息：Route Msg和Alarm Msg 2、 Route Msg中有两个关键字段：resultType和resultMark，其中resultType需要和每条报警规则对应，resultMark标志该条消息是有效或者无效。 3、 Alarm Msg根据报警规则验证
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2024-02-21 14:15:10
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之前对Broadcast有分析，但是不够深入《Spark2.3（四十三）：Spark Broadcast总结》，本章对其实现过程以及原理进行分析。带着以下几个问题去写本篇文章：1）driver端如何实现broadcast的装备，是否会把broadcast数据发送给executor端？2）executor如何获取到broadcast数据？导入Spark一个非常重要的特征就是共享变量。共享变量分为广播
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2024-08-15 15:01:50
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文章目录一 自定义累加器实现奇数和偶数分别相加1.1 确定累加器的输入和输出1.2 实现累加系统提供的AccumulatorV2的类1.3 编写测试类二 自定义累加器实现统计总数，最大数、最小数平均数2.1 累加器输入输出分析2.2 编写累加器类2.3 测试三 广播变量四 总结 一 自定义累加器实现奇数和偶数分别相加需求描述：给定一个List集合，对list集合中的元素进行一次遍历统计出奇数和偶
flink-广播变量、累加器、缓存（八）broadcast/*
1.将要广播的数据转成DataSet类型
DataSet<Tuple2<String, Integer>> tupleData = env.fromCollection(broadData);
2.自定义富函数 此处定义的是 new RichMapFunction
在open方法中获取广播变量数据
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2024-03-18 14:05:55
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广播变量Flink Broadcast（广播变量）广播变量允许编程人员在每台机器上保持一个只读缓存变量，而不是传送变量的副本给tasks，广播变量创建之后，他可以运行在集群中任何function上，而不需要多次传递给集群节点，另外不要更改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的数据是一致的，简单理解就是一个公共的共享变量，我们可以把dataSet数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能获取到，
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2023-10-10 16:38:39
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Flink的广播变量1、Flink可以将数据广播到TaskManager上，数据存储到内存中，可以大量减少shuffle的操作；比如在数据join阶段，不可避免的就是大量的shuffle操作，我们可以把其中一个DataSet广播出去，加载到TaskManager的内存中，可以直接在内存中加载数据，这样就能避免大量的shuffle操作导致的集群性能下降。 2、广播变量创建后，可以被使用在集群任何一个
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2023-10-20 14:13:05
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Flink中参数传递和数据共享众所周知，flink作为流计算引擎，处理源源不断的数据是其本意，但是在处理数据的过程中，往往可能需要一些参数的传递，那么有哪些方法进行参数的传递？在什么时候使用？这里尝试进行简单的总结。使用configuration 在main函数中定义变量// Class in Flink to store parameters
Configuration configurati
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2024-07-02 20:05:49
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由于工作需要最近学习flink 现记录下Flink介绍和实际使用过程 这是flink系列的第七篇文章 Flink 中广播流之BroadcastStream介绍使用场景使用案例数据流和广播流connect方法BroadcastProcessFunction 和 KeyedBroadcastProcessFunction重要注意事项 介绍在处理数据的时候，有些配置是要实时动态改变的,比如说我要过滤一些
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2024-03-18 10:46:51
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