一个StateBackEnd包括以下几个部分：1.CheckPointStreamFactory构造流用于写出Checkpoint数据不同的StateBackEnd会有不同的实现,返回不同的CheckpointStateOutputStream实现，比如FsStateBackEnd就会构造文件流,而MemoryStateBackEnd就会构造ByteArraOutputStreamCheckpoi
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2018-06-26 19:35:42
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目录1.Table API 与 SQL的基本概念2.Table API 与 SQL的实例程序2.1 需要引入pom的依赖2.2 两种 planner（old & blink）的区别2.3 实例程序1.Table API 与 SQL的基本概念 Flink 本身是批流统一的处理框架，所以 Table API 和 SQL，
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
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2021-08-31 09:12:58
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状态管理地址：Flink 状态管理文章目录一.简介二.MemoryStateBackend三
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2022-01-15 17:29:51
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State Backends 本文翻译自文档Streaming Guide / Fault Tolerance / StateBackend-----------------------------------------------------------------------------------------使用Data Stream API编写的程序通常以多种形式维护状态：· 
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2024-07-24 13:16:50
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将flink-oss-fs-hadoop jar包放在plugins目录下配置oss的endpoint，id和secret在需要使用oss的地方，声明oss:// 开头的schema，例如state backend创建的时候；// 读取 OSS bucketenv.readTextFile("oss://<your-bucket>/<object-name>");// 写入 OSS bucketstream.writeAsText("oss://<your-b.
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2021-06-21 15:52:23
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一、Flink容错1.1 State状态Flink实时计算为了保证计算过程中，出现异常可以容错，就要中间结果的
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2022-10-28 09:19:13
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将flink-oss-fs-hadoop jar包放在plugins目录下配置oss的endpoint，id和secret在需要使用oss的地方，声明oss:// 开头的schema，例如state backend创建的时候；// 读取 OSS bucketenv.readTextFile("oss://<your-bucket>/<object-name>");// 写入 OSS bucketstream.writeAsText("oss://<your-b.
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2022-01-07 16:32:20
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Flink DataStream State Backend（状态后端）State Backend（状态后端）用Data Stream Api 编写的程序经常是需要保存状态的，如下面情况：
Windows中聚集的元素直到被触发计算。在触发之前，需要保存Windows中的元素的状态。转换（Transformation）函数可以使用Key/Value状态接口存储状态值转换（Transformation
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2024-03-25 20:51:26
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状态和精准一次是 Flink 流式计算引擎的一大特色，本章节从状态、状态后端、checkpoint 算法逐步为读者展示了 Flink 状态机制设计的绝妙之处。
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2024-01-22 08:00:48
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目录一、可用的 State Backends2.1 MemoryStateBackend2.2 FsStateBackend2.3 RocksDBStateBackend二、设置 State Backend设置每个 Job 的 State Backend设置默认的（全局的） State Backend三、RocksDB State Backend 进阶增量快照Java 使用RocksDB
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2024-02-24 07:12:51
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StateBackend 作为 Flink 向上提供 State 能力的基石，其性能会严重影响任务的吞吐。本次分享主要介绍在字节跳动内部通过为 StateBackend 提供通用缓存层，来提高性能的相关优化。 一、相关背景StateBackend 是 Flink 向上提供 State 能力的基石，其性能会严重影响任务的吞吐。目前 Flink 提供的生产可用的 Statebackend 主
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2024-03-04 14:20:23
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flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/runtime/state/StateBackend.java源代码：@PublicEvolvingpublic interface StateBackend extends java.io.Serializable { // ------------------------...
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2022-03-28 17:26:42
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一、概述保存机制 StateBackend ，默认情况下，State 会保存在 TaskManager 的内存中，CheckPoint 会存储在 JobManager 的内存中。State 和 CheckPoint 的存储位置取决于 StateBackend 的配置。Flink 一共提供了 3 中 StateBackend，包括 基于内存的 MemoryStateBackend、基于文件系统的
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2024-09-12 03:45:37
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在Flink的实际实现中，对于同一种StateBackend，不同的State在运行时会有细分的StateBackend托管，例如：MemoryStateBac
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2024-09-18 17:12:08
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flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/runtime/state/StateBackend.java源代码：@PublicEvolvingpublic interface StateBackend extends java.io.Serializable { // ------------------------...
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2021-06-21 15:53:00
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一个StateBackEnd 包括以下几个部分： 1.CheckPointStreamFactory 构造流用于写出Checkpoint 数据 不同的StateBackEnd会有不同的实现,返回不同的CheckpointStateOutputStream实现，比如 FsStateBackEnd 就会构造文件流, 而MemoryStateBackEnd就会构造ByteArraOutputStream
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
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2024-06-17 05:00:53
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默认情况下，state 会保存在TaskManager的内存中，checkpoint会存储在JobManager的内存中。state 的存储和 checkpoint的位置取决于StateBackend的配置。 Flink一共提供了三种StateBackend1.MemoryStateBackend (基于内存存储)2.FsStateBackend&n
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2023-05-18 11:17:18
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一、概念理解1、State状态Flink实时计算程序为了保证计算过程中，出现异常可以容错，就要将中间的计算结果数据存储起来，这些中间数据就叫做State。2、StateBackEnd用来保存State的存储后端就叫做StateBackEnd，默认是保存在JobManager的内存中
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2022-04-22 09:46:22
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