实际问题 在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。...所以Apache Flink中的State就是与时间相关的，Apache Flink任务的内部数据（计算数据和元数据属性）的快照。...从概念上讲，Apache Flink中的每个并行运算符实例都是一个独立的任务，可以在自己的机器上调度到网络连接的其他机器运行。...什么是Key-Groups Key-Groups 是Apache Flink中对keyed state按照key进行分组的方式，每个key-group中会包含N>0个key，一个key-group是State...在Apache Flink中关于Key-Group的对象是 KeyGroupRange, 如下： public class KeyGroupRange implements KeyGroupsList,
每个Sub-Task都会处理一个到多个Key Group，在源码中，以KeyGroupRange这一数据结构来表示。...引入Key Group的同时，又带来了两个新的问题： 如何决定一个key该分配到哪个Key Group中？...如何决定一个SubTask该处理哪些Key Group（即对应的KeyGroupRange）？...以window运算符的第一个子任务为例，它从上游的两个输入流中接收事件时间为29和14的两个元素，基于最小事件时间原则，该任务当前的事件时间为14。...代码监听kafka消息，并基于滑动窗口（窗口大小为10s，滑动大小为5s）统计消息中相同key在窗口内出现的次数，将此处实时输出到另外一个kafka。
Timer简介 Timer（定时器）是Flink Streaming API提供的用于感知并利用处理时间/事件时间变化的机制。...事件时间——调用Context.timerService().registerEventTimeTimer()注册；onTimer()在Flink内部水印达到或超过Timer设定的时间戳时触发。...来看下Flink自带的EventTimeTrigger的部分代码，它是事件时间特征下的默认触发器。...初始化InternalTimerServiceImpl时，会同时创建两个包含TimerHeapInternalTimer的优先队列（该优先队列是Flink自己实现的），分别用于维护事件时间和处理时间的Timer...特别地，当注册基于处理时间的Timer时，会先检查要注册的Timer时间戳与当前在最小堆堆顶的Timer的时间戳的大小关系。如果前者比后者要早，就会用前者替代掉后者，因为处理时间是永远线性增长的。
* @param keyGroupRange Key group range the KvState instance belongs to....* @param keyGroupRange Key group index the KvState instance belongs to....、notifyKvStateUnregistered两个方法；JobMaster实现了这两个方法 JobMaster flink-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org...Key group range the KvState instance belongs to * @param registrationName Name under which the...从lookupTable中移除 小结 KvStateRegistryGateway接口定义了notifyKvStateRegistered、notifyKvStateUnregistered两个方法；JobMaster
每条数据根据KeyGroupId会归属到一个Key-Group分片中，Key-Group分片总数为maxParallelism，每个分片是无法分裂的，因为maxParallelism的值在重启前后均不允许被修改...，当任务做rescale时，对State来说是将Key-Group下的数据做移动，如下图所示。...Flink流计算的Checkpoint机制是其可靠性的基石，当一个任务在运行过程中出现故障时，可以根据Checkpoint的信息恢复到故障之前的某一状态，然后从该状态恢复任务的运行，而Checkpoint...b)当任务的key存在天或小时这种周期性变化属性时，会导致大量的ReadNull请求产生，一般在Group Agg场景下尤为明显。...这时可以选择在缓存中划出一定比例的内存，用来创建一个独立的KV Cache，其中K用来存储TTL时间内State的key，而V使用Int类型存储当前K失效的绝对时间，单位为秒，当Cache使用驱逐策略删除数据时
序 本文主要研究一下flink的MemoryStateBackend stream-processing-with-apache-flink-27-638.jpg StateBackend flink-runtime...* * @return The Keyed State Backend for the given job, operator, and key group range....* * @return The Keyed State Backend for the given job, operator, and key group range....* * @return The Keyed State Backend for the given job, operator, and key group range....大小总和不能超过JobManager的JVM heap大小；另外如果创建MemoryStateBackend时未指定checkpointPath及savepointPath，则会从flink-conf.yaml
序 本文主要研究一下flink的MemoryStateBackend StateBackend flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!...* * @return The Keyed State Backend for the given job, operator, and key group range....* * @return The Keyed State Backend for the given job, operator, and key group range....* * @return The Keyed State Backend for the given job, operator, and key group range....大小总和不能超过JobManager的JVM heap大小；另外如果创建MemoryStateBackend时未指定checkpointPath及savepointPath，则会从flink-conf.yaml
Flink Forward 以前只在美国和德国举办，2018年12月20日首次来到中国。腾讯云大数据团队参加了会议并在会上介绍团队在公有云流计算平台服务化过程中的一些监控运维经验。...；它包含两部分，分别是流汇聚和流计算，流汇聚是云端的数据管道，一个云端的结构化的分布式消息队列； 流计算则是基于 Apache Flink 的流计算引擎，当前主推的是 StreamSQL；如下图，SCS...，在发现作业可能会出现问题时立刻发送告警或者自动进行在线优化； 异常漏报：由于是周期性状态检查，所以存在作业中间状态漏报的可能，比如作业频繁 restarting，而 restart 的时间点在检测周期中间...在 SubTask 中，一个类型的状态对应一个 StateTable，StateTable 会有多个 StateTableEntry，StateTableEntry 保存真正的 key-value 状态数据...，本质上是基于时间序列的回归问题。
flink在上下文中为每个key保存了一个状态值，只有当值为null时，说明这个key之前没有出现过，然后将其更新为true。当flink调用open时，状态是空的。...因此，当使用单个事件的valuestate时，要理解它背后其实不是一个值，而是每个key都对应一个状态值，并且分布式的存储在集群中的各个节点进程上。...比如针对某个key按照某一时间频率进行清理，在processFunction中可以了解到如何在事件驱动的应用中执行定时器操作。也可以在状态描述符中为状态设置TTL生存时间，这样状态可以自动进行清理。...4 连接流 大部分场景中Flink都是接收一个数据流输出一个数据流，类似管道式的处理数据： ?...的控制逻辑，key的state会在两个流间共享。
另外一个最核心的区别是：Spark Streaming 是微批处理，运行的时候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据；Flink 是基于事件驱动的，事件可以理解为消息。...面向流处理支持：CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批处理支持：FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）。 4....connect DataStream，DataStream --> ConnectedStreams：连接两个保持它们类型的数据流。...Flink中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ Flink中的时间与现实世界中的时间是不一致的，在flink中被划分为事件时间，摄入时间，处理时间三种。...Flink SQL在使用Groupby时出现热点数据，如何处理？
Time 在流式程序中提及时间时（例如定义窗口），可以指代不同的时间概念： 事件时间是创建事件的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如由生产传感器或生产服务附加。...Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。 摄取时间是事件在源运营商处进入 Flink 数据流的时间。 处理时间是执行基于时间的操作的每个操作员的本地时间。...Co-Location Group是在此基础上，数据的forward形式，即一个slot中，如果它处理的是key1的数据，那么接下来的task也是处理key1的数据，此时就达到Co-Location Group...因为事件总是在特定时间点发生，所以大多数的事件流都拥有事件本身所固有的时间语义。进一步而言，许多常见的流计算都基于时间语义，例如窗口聚合、会话计算、模式检测和基于时间的 join。...迟到数据处理：当以带有 watermark 的事件时间模式处理数据流时，在计算完成之后仍会有相关数据到达。这样的事件被称为迟到事件。
序 本文主要研究一下flink的FsStateBackend apache-flink-training-datastream-api-fault-tolerance-22-638.jpg StateBackend...flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!...} } } AbstractFileStateBackend继承了AbstractStateBackend，它有baseCheckpointPath、baseSavepointPath两个属性...snapshots来避免阻塞线程；为了避免写太多的小文件，它有一个fileStateThreshold阈值，小于该值时state存储到metadata中而不是文件中 createCheckpointStorage...方法创建的是DefaultOperatorStateBackend doc The FsStateBackend 聊聊flink的MemoryStateBackend
中实现的复杂时间处理库，CEP允许在无休止的时间流中检测事件模式，让我们有机会掌握数据中重要的部分，一个或多个由简单事件构成的时间流通过一定的规则匹配，然后输出用户想得到的数据，也就是满足规则的复杂事件...另外一个最核心的区别是：Spark Streaming 是微批处理，运行的时候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据；Flink 是基于事件驱动的，事件可以理解为消息。...Flink中的时间与现实世界中的时间是不一致的，在flink中被划分为事件时间，摄入时间，处理时间三种。...这个问题是一个非常宏观的问题，因为两个框架的不同点非常之多。但是在面试时有非常重要的一点一定要回答出来：Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。...出现这种情况一般通过两种方式来解决： 在数据进入窗口前做预聚合 重新设计窗口聚合的key 126、 Flink中在使用聚合函数 GroupBy、Distinct、KeyBy 等函数时出现数据热点该如何解决
Flink 流处理特性 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理 支持带有事件时间的窗口（Window）操作 支持有状态计算的 Exactly-once 语义 支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于...Window Join 在给定Keys和公共窗口上连接两个数据流 dataStream.join(otherStream) .where().equalTo(<key...Interval Join 在给定的时间间隔内使用公共Keys关联两个被Key化的数据流的两个数据元e1和e2，以便e1.timestamp + lowerBound <= e2.timestamp <...Connect “连接”两个保存其类型的数据流。连接允许两个流之间的共享状态 DataStream someStream = ......Flink CEP 是什么 Flink CEP是一个基于Flink的复杂事件处理库，可以从多个数据流中发现复杂事件，识别有意义的事件（例如机会或者威胁），并尽快的做出响应，而不是需要等待几天或则几个月相当长的时间
4）时间机制 Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。 Flink 支持了流处理程序在时间上的三个定义：处理时间、事件时间、注入时间。...它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。 Ingestion Time：是数据进入Flink的时间。 ...，通常用Watermark 机制结合 window 来实现； 3）基于事件时间，用来触发窗口、定时器等； 4）watermark主要属性就是时间戳，可以理解一个特殊的数据，插入到流里面； 5...)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。... Flink CEP是在 Flink 中实现的复杂事件处理（CEP）库 CEP 允许在无休止的事件流中检测事件模式，让我们有机会掌握数据中重要的部分 一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配
当程序出现异常时，Operator就能够从上一次快照中恢复所有算子之前的状态，从而保证数据的一致性。...withGap方法用来设置会话窗口之间的间隔时间，当两个元素之间的时间差超过这个值时，它们就会被分配到不同的会话窗口中。...基于KeyedStream进行窗口操作时，窗口计算会在多个并行子任务上同时执行。相同key的数据会被发送到同一个并行子任务，而窗口操作会基于每个key进行单独的处理。...Flink流式计算的时候需要显示定义时间语义，根据不同的时间语义来处理数据，比如指定的时间语义是事件时间，那么我们就要切换到事件时间的世界观中，窗口的起始与终止时间都是以事件时间为依据 在Flink中默认使用的是...它能够处理无界数据流，具备事件时间和处理时间的语义，支持窗口、聚合、连接等常见的数据操作，还提供了丰富的内置函数和扩展插件机制。
而连接到外部系统时，则可以支持不同的编码方法，这取决于外部系统本身的特性。 四、时间属性和窗口 基于时间的操作（比如时间窗口），需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。...4.1 事件时间 事件时间属性可以在创建表DDL中定义，也可以在数据流和表的转换中定义。 1....在数据流转换为表时定义 事件时间属性也可以在将DataStream 转换为表的时候来定义。...由于处理时间是系统时间，原始数据中并没有这个字段，所以处理时间属性一定不能定义在一个已有字段上，只能定义在表结构所有字段的最后，作为额外的逻辑字段出现。...两条流的Join就对应着SQL中两个表的Join，这是流处理中特有的联结方式。目前Flink SQL还不支持窗口联结，而间隔联结则已经实现。
Windows根据某些特征（例如，在最后5秒内到达的数据）对所有流事件进行分组。 注意：在许多情况下，这是非并行转换。所有记录将收集在windowAll 算子的一个任务中。...Union 两个或多个数据流的联合，创建包含来自所有流的所有数据元的新流。...Window Join 在给定Keys和公共窗口上连接两个数据流： dataStream.join(otherStream) .where().equalTo(<key...Interval Join 在给定的时间间隔内使用公共Keys关联两个被Key化的数据流的两个数据元e1和e2，以便e1.timestamp + lowerBound <= e2.timestamp <...Connect “连接”两个保存其类型的数据流。连接允许两个流之间的共享状态： DataStream someStream = ...
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