ReducingState和AggregatingState在注册StateDescriptor时，还需要实现一个ReduceFunction或AggregationFunction。下面的代码注册ReducingStateDescriptor时实现一个YourReduceFunction，Your
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2020-10-10 19:58:00
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》ReducingState和AggregatingState在注册StateDescriptor时，还需要实现一个ReduceFunction或AggregationFunction。下面的代码注册ReducingStateDescriptor时实现一个YourReduceFunction，YourReduceFunction实现了ReduceFunction。我们在ReducingS.
原创
2021-06-10 20:18:53
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》ReducingState和AggregatingState在注册StateDescriptor时，还需要实现一个ReduceFunction或AggregationFunction。下面的代码注册ReducingStateDescriptor时实现一个YourReduceFunction，YourReduceFunction实现了ReduceFunction。我们在ReducingS.
原创
2021-06-10 20:18:54
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目录前言Statekeyed State1.ValueState 2.ListState 3.MapState4.ReducingState5.AggregatingState6.FoldingStateOperator State 存储状态MemoryStateBackend FsStateBackend
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2024-02-01 15:44:47
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文章目录1、状态管理1.1 Flink中的状态1.1.1 概述1.1.2 状态的分类1.2 按键分区状态（Keyed State）1.2.1 值状态（ValueState）1.2.2 列表状态（ListState）1.2.3 Map状态（MapState）1.2.4 归约状态（ReducingState）1.2.5 聚合状态（AggregatingState）1.2.6 状态生存时间（TTL）1
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
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2024-03-06 08:46:41
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Flink -- StateFlink 中的状态有状态算子状态的分类按键分区状态 Keyed State支持的结构类型值状态 ValueState列表状态 ListState映射状态 MapState规约状态 ReducingState聚合状态 AggregatingState状态的生存时间算子状态 Operator State算子状态类型列表状态 ListState联合列表状态 UnionLi
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2024-09-11 13:04:42
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Flink API 历史变迁在 Flink 1.0.0 时期，加入了 State API，即 ValueState、ReducingState、ListState 等等。State API 可以认为是 Flink 里程碑式的创新，它能够让用户像使用 Java 集合一样地使用 Flink State，却能够自动享受到状态的一致性保证，不会因为故障而丢失状态。包括后来 Apache Beam 的 St
Flink状态管理及状态后端配置 目录Flink状态管理及状态后端配置1. 什么是状态2. 为什么需要管理状态3. Flink中的状态分类4. Managed State的分类5. 算子状态的使用案例1: 列表状态案例2: 广播状态6. 键控状态的使用案例1: ValueState案例2: ListState案例3: ReducingState案例4: AggregatingState案例5:Ma
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2024-03-19 10:20:53
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