上一篇Flink的状态管理中，我们提到了Operator state，本文介绍的广播状态（Broadcast State）是 Apache Flink 中支持的第三种类型的operator state。Broadcast State使得 Flink 用户能够以容错、一致、可扩缩容地将来自广播的低吞吐的事件流数据存储下来，被广播到某个 operator 的所有并发实例中，然后与另一条流数据连接进
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2024-01-10 19:40:46
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概要往往我们在做flink任务计算的时候，需要动态的匹配规则，但是我们又不能每次修改都去重新部署服务，所以我们这里需要借助于flink的动态广播状态机制，来实时的处理我们的规则变化 Working with State描述了运算符状态，该状态在恢复时均匀分布于运算符的并行任务之间，或unioned，使用整个状态初始化恢复的并行任务。描述Flink支持的第三种操作符状态是广播状态（Broadcast
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2023-11-06 19:37:43
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# 使用 Java Flink 实现广播流的入门指南
## 简介
Apache Flink 是一个流处理框架，广泛应用于实时数据流处理和批处理。广播流是一种特殊的流，它可以将数据共享到所有并行的任务中，适用于那些需要频繁更新的共享数据，如配置或规则。
在这篇文章中，我们将深入了解如何在 Java Flink 中实现广播流。首先，我们将提供一份流程概述，然后我们会详细介绍每一个步骤。
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# 使用 Flink 实现广播流的完整指南
## 引言
Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的流式处理框架，能够实时处理数据流。广播流是一种特殊的流处理模式，在这种模式下，数据被广播到多个下游操作，从而使得所有的下游操作都能访问到相同的数据。在这篇文章中，我们将一起实现一个简单的 Flink 广播流示例，通过详细步骤和代码展示，让你快速上手。
## 整体流程
为了实现 Fli
## Java Flink 流广播指南
Apache Flink 是一个用于大规模数据流处理的强大框架，其中流广播是一种重要的特性，允许将数据从一个源广播到多个下游任务。本文将详细介绍如何在 Java Flink 中实现流广播的步骤，并提供必要的代码示例以供学习。
### 流程概述
实现流广播的步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-18 06:18:22
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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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1 Apache Flink 中广播状态的实用指南自版本 Flink 1.5.0 以来，Apache Flink 提供了一种新的状态类型，称为广播状态（Broadcast State）。在本文中，将解释什么是广播状态，并通过示例演示如何将广播状态应用在评估基于事件流的动态模式的应用程序，并指导大家学习广播状态的处理步骤和相关源码，以便在今后的实践中能实现此类的应用。2 什么是广播状态假设电子商务类
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2024-03-19 11:32:40
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Flink中广播状态假设存在这样一种场景，一个是用户行为数据，一个是规则数据，要求通过规则去匹配用户行为找到符合规则的用户，并且规则是可以实时变更的，在用户行为匹配中也能根据规则的实时变更作出相应的调整。这个时候就可以使用广播状态，将用户行为数据看做是一个流userActionStream，规则数据也看做是一个流ruleStream，将ruleStream流中数据下发到userActionStre
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2024-02-20 08:24:13
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1- 简介在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用 Broadcast State。Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的特性。 下游的 task 接收这些配置、规则并保存为 BroadcastState, 将这些配置应用到另一个数据流的计算中 。场景例子:1)动态更新计算规则: 如事件流需要根据最新的规则进行计算，则
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2024-02-22 01:01:38
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目录一、Flink中的状态1）键控状态（Keyed State）1、控件状态特点2、键控状态类型3、状态有效期 (TTL)1）过期数据的清理2）全量快照时进行清理3）增量数据清理4）在 RocksDB 压缩时清理4、键控状态的使用2）算子状态（Operatior State）1、算子状态特点2、算子状态类型3）广播状态 (Broadcast State)二、状态后端（State Backends）
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2024-02-17 13:05:10
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最近在做项目的时候，涉及到这样的一个场景，就是要把一个比较小并且不会经常改动的表作为维表，和实时流进行匹配。这张表是MySQL中的一个表，我的第一反应就是读取这张表进行广播。 文章目录不优雅的广播流使用使用广播流造成的写入检查点失败优雅使用广播流 不优雅的广播流使用简要代码如下：val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
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2024-04-03 19:25:16
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目录一、基本概念1、什么是状态2、状态的分类3、什么情况下需要保存状态3、为什么要广播状态3、广播状态的应用场景二、广播状态的设计实践1、数据分流2、补全用户信息3、评论过滤4、用户消费优惠券奖励机制三、广播状态的开发应用（1）数据分流开发实践参考Flink动态分流到kafka，hbase_阿飞不会飞丶的博客-CSDN博客_flink hbase phoenix（2）补全用户信息开发实践（已测试通
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2024-03-29 13:52:51
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1、广播状态 (Broadcast State)广播状态是一种特殊的算子状态，支持将一个流中的元素需要广播到所有下游任务的使用情形，广播状态用于保持所有子任务状态相同。2、广播状态和其他算子状态的区别：它具有 map 格式，它仅在一些特殊的算子中可用，这些算子的输入为一个广播数据流和非广播数据流，这类算子可以拥有不同命名的多个广播状态 。3、广播状态 API案例：存在一个序列，序列中的元素是具有不
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2024-08-02 18:00:38
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Distributed Cache为我们提供了一种扩展数据的方案，但有些时个并不能满足需求，如我们有一个MySql表中存储了部分一些字典数据，并且它可能随时更新，这时我们需要动态感知其变化（近实时）来对数据进行计算。这时可以使用一个通用的做法：将小"表"广播出去。以下是我们运行类all.in.one.c06.Chapter06时，WebUI给出的图：其主要的实现逻辑在someDataStream
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2024-04-01 14:03:45
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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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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
在大数据处理的背景下，Apache Flink作为一种流处理框架，因其高并发低延迟的特性，逐渐被广泛应用于实时数据分析。然而，随着业务需求的多样性，尤其是在处理需要状态共享的数据流时，出现了一些初始技术痛点。我们发现，在处理特定场景，比如异步请求与实时话语的用户状态时，传统的流处理模型无法满足快速分发和状态更新的需求。
### 初始技术痛点
在实现这样一个广播流的场景中，我们需要保证数据的一致
在Flink中，广播流（Broadcast Stream）是一种特殊的数据流类型，用于将一个数据流广播到所有并行任务中，以供每个任务共享和使用。广播流通常用于将静态数据（如维表数据）发送给所有任务，以便任务可以在本地缓存该数据，避免多次访问外部存储系统。广播流的特点如下：广播流只有一个并行度，即并行度为1。广播流只能连接到一个操作符上。广播流中的数据会被复制到所有任务的本地状态中，以供任务本地使用
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2023-09-07 15:30:21
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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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目录（1）BroadcastState（2）BroadcastState代码开发 （1）BroadcastState广播状态被引入以支持这样的用例:来自一个流的一些数据需要广播到所有下游 任务，在那里它被本地存储，并用于处理另一个流上的所有传入元素。作为广播状态 自然适合出现的一个例子，我们可以想象一个低吞吐量流，其中包含一组规则，我们 希望根据来自另一个流的所有元素对这些规则进行评估。Broa
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2024-02-14 09:52:24
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