定義：某task或者operator在某一時(shí)刻的在內(nèi)存中的狀態(tài)。而checkpoint是，對(duì)于這個(gè)中間結(jié)果進(jìn)行一次快照。作用：State是可以被記錄的，在失敗的情況下可以恢復(fù)。checkpoint則表示了一個(gè)FlinkJob，在一個(gè)特定時(shí)刻...
廣播狀態(tài)(Broadcaststate):如果一個(gè)算子有多項(xiàng)任務(wù),而它的每項(xiàng)任務(wù)狀態(tài)又都相同,那么這種特殊情況最適合應(yīng)用廣播狀態(tài)5.鍵控狀態(tài)(keyedstate)鍵控狀態(tài)是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)流中定義的鍵(key)來(lái)維護(hù)和訪問(wèn)的。Flink為每個(gè)鍵值維護(hù)一個(gè)狀...
StateBackend的控制粒度到j(luò)ob級(jí)別，如果想為所有job設(shè)置StateBackend，可以通過(guò)更改flink-conf.yaml文件里state.backend的值，上述3類(lèi)satebackend對(duì)應(yīng)的值是；jobmanager(MemoryStateBackend),filesystem(FsStateBackend),和rocks...
Flink是一個(gè)框架和分布式處理引擎，用于對(duì)無(wú)和有的數(shù)據(jù)留進(jìn)行有狀態(tài)的計(jì)算。Flink被設(shè)計(jì)為可在所有常見(jiàn)的集群環(huán)境中運(yùn)行，以內(nèi)存速度和任何規(guī)模執(zhí)行計(jì)算。任何類(lèi)型的數(shù)據(jù)都是作為事件流產(chǎn)生的。信用卡交易，傳感器測(cè)量，...
ApacheFlink是一個(gè)框架和分布式處理引擎，用于在無(wú)邊界和有邊界數(shù)據(jù)流上進(jìn)行有狀態(tài)的計(jì)算。Flink能在所有常見(jiàn)集群環(huán)境中運(yùn)行，并能以內(nèi)存速度和任意規(guī)模進(jìn)行計(jì)算。Flink擅長(zhǎng)處理無(wú)界和有界數(shù)據(jù)集精確的時(shí)間控制和狀態(tài)化...
RM在Flink的集群中只有一個(gè)，它主要負(fù)責(zé)的是資源的分配與管理，也就是對(duì)TaskManager上的solt的分配工作。并且在面對(duì)不同的環(huán)境的時(shí)候，RM也有不同的體現(xiàn)。如果是standalone，因?yàn)門(mén)M是運(yùn)行的，所有RM只能分發(fā)可用的TM的任務(wù)...
Flink通過(guò)狀態(tài)機(jī)管理ExecGraph的作業(yè)執(zhí)行進(jìn)度。Flink將對(duì)象序列化為固定數(shù)量的預(yù)先分配的內(nèi)存段，而不是直接把對(duì)象放在堆內(nèi)存上。FlinkTaskManager是由幾個(gè)內(nèi)部組件組成的：actor系統(tǒng)（負(fù)責(zé)與Flinkmaster協(xié)調(diào)）、IO...
我們知道Flink的狀態(tài)是按key組織并保存的，如果程序邏輯內(nèi)改了keyBy()邏輯或者key的序列化邏輯，就會(huì)導(dǎo)致檢查點(diǎn)/保存點(diǎn)的數(shù)據(jù)無(wú)法正確恢復(fù)。所以如果必須要改key相關(guān)的東西，就棄用之前的狀態(tài)數(shù)據(jù)吧。在1.9之前的Flink版本中，...
Flink默認(rèn)會(huì)收集當(dāng)前狀態(tài)的指標(biāo)，下文的表格中包括以下5列：請(qǐng)注意，“infix”和“Metrics”列中所有的點(diǎn)根據(jù)“metrics.delimiter”設(shè)置變化。因此，為了推斷指標(biāo)的標(biāo)識(shí)符：Reference:https://ci.apache.org/projects/...
flink的流處理特性:支持高吞吐量、低延遲和高性能流處理。支持帶事件時(shí)間的窗口操作。支持有狀態(tài)計(jì)算的恰好一次語(yǔ)義支持高度靈活的窗口操作，支持基于時(shí)間、計(jì)數(shù)、會(huì)話和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的窗口操作。支持帶背壓功能的連續(xù)流模型基于輕量級(jí)...
2024/4/27
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