5.Flink提供精确一次的状态一致性保障2.3本质区别： 本质上是流与微批的区别2.4 数据模型： Spark采用RDD模型，Spark Streaming...） 键控状态是根据输入数据流中定义的键（key）来维护和访问的 key相同的数据所能访问的状态 KeyedState只能在键控流中使用主要有4种： ...，对每个输入产生零个、一个或多个输出事件，事实可以看作filter和map的泛化12.2KeyedStream 从逻辑上将事件按照键值分配到多条独立的子流中 1.keyBy...：指定的键值将一个DataStream转化为KeyedStream 2.滚动聚合：滚动聚合作用与KeyedStream上，它将生成一个包含聚合结果的DataStream，主要操作有：sum...将输入流分割成2条或多条类型和输入流相同的输出流。
= 0 } KeyBy DataStream → KeyedStream 在逻辑上将流划分为不相交的分区，每个分区都包含同一键的元素。在内部，这是通过哈希分区实现的。...一个reduce函数，用于创建部分和流 keyedStream.reduce { _ + _ } Fold KeyedStream → DataStream 带有初始值的键控数据流上的“滚动”折叠。...KeyedStream → DataStream 在键控数据流上滚动聚合。...select "odd" val all = split.select("even","odd") Iterate DataStream → IterativeStream → DataStream 通过将一个运算符的输出重定向到某个先前的运算符...请参见此图以查看上例中的连接模式: dataStream.rescale() Broadcasting DataStream → DataStream 向每个分区广播元素. dataStream.broadcast
= 0 } 1.4 KeyBy DataStream → KeyedStream 逻辑上将一个流分成不相交的分区，每个分区包含相同键的元素。在内部，这是通过哈希分区实现的。...任意类型的数组。 1.5 Reduce KeyedStream → DataStream 键控数据流的”滚动” reduce。将当前元素与上一个 reduce 后的值组合，并生成一个新值。...将当前元素与上一个 fold 后的值组合，并生成一个新值。...注意 如果你与自己进行合并，你将在结果流中获取每个元素两次。...Physical partitioning 通过以下功能，Flink 还可以在转换后的确切流分区上进行低层次的控制（如果需要）。
为了避免每次更新规则模式后重启部署，我们可以将规则模式作为一个数据流与用户行为数据流connect在一起，并将规则模式以Broadcast State的形式广播到每个算子实例上。...ID进行keyBy，然后与广播流合并： // 生成一个KeyedStream val keyedStream = userBehaviorStream.keyBy(user => user.userId...广播流的数据类型 * 4....将BroadcastStream与一个DataStream或KeyedStream使用connect方法连接到一起。...processBroadcastElement：处理流入的广播流，可以输出零到多个数据，一般用来更新Broadcast State。
，通过一个布尔条件表达式设置过滤条件，对于每一个流内元素进行判断，若为true则元素正常输出，若为false则元素被过滤掉。...进行filter转换之后的新数据流的数据类型与原数据流是相同的。...KeyedStream可以认为是“分区流”或者“键控流”，它是对DataStream按照key的一个逻辑分区，所以泛型有两个类型：除去当前流中的元素类型外，还需要指定key的类型。...reduce操作也会将KeyedStream转换为DataStream。它不会改变流的元素数据类型，所以输出类型和输入类型是一样的。...这些字段的值相同的所有元素都会 被分配到相同的逻辑分区，形成一个键控的流。
今天的大数据入门分享，我们主要来讲讲Flink框架的状态编程与容错机制。 流式计算，通常分为有状态和无状态两种情况： 无状态：无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。...有状态：有状态的计算则会基于多个事件输出结果。 Flink流计算理念，官方说法叫做有状态的流计算，将批处理也看作是一种特殊的“流”，即有界的流，在这样的指导思想下，实现了批处理和流计算。...Flink中，状态始终与特定算子相关，总的来说有两种类型的状态：算子状态（operator state）和键控状态（keyed state）。...广播状态（Broadcast state）：如果一个算子有多项任务，而它的每项任务状态又都相同，那么这种情况最适合光爆状态 键控状态（keyed state） 键控状态是根据输入数据流中定义的键（key...Keyed State类似于一个分布式的k-v的map数据结构，只能用于KeyedStream（keyby算子处理之后）。
2、检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感器数据流中的温度是否在持续上升。...图片 有状态的算子处理流程如下： 1、接收到上游数据 2、通过上下文获取当前状态 3、根据业务逻辑计算，更新状态 4、将处理结果输出给下游 Flink的算子任务，可以设置并行度，从而在不同的slot运行多个实例...，也就是一个算子子任务，所有这个子任务处理的数据共享一个状态 按键状态：我们的流可以根据keyby进行分组成keyedStream，这个时候同一个key共享一个状态 值得注意的是无论是keyed state...算子状态的实际应用场景不如 Keyed State 多，一般用在 Source 或 Sink 等与外部系统连接的算子上，或者完全没有 key 定义的场景。...比如 Flink 的 Kafka 连接器中，就用到了算子状态。
上进小菜猪，沈工大软件工程专业，爱好敲代码，持续输出干货。欢迎订阅专栏 Apache Flink是一种快速、可靠、可扩展的开源流处理框架，被广泛应用于大数据领域。...Flink的核心概念与架构设计 Flink以数据流（Data Stream）作为核心抽象，数据流由无限个事件组成，可以代表实时数据流或者批量数据流。...Flink通过在数据流中插入检查点（Checkpoint）来实现容错。检查点是数据流的一种快照，包含了应用程序的状态信息。...： // 输出结果到外部存储或打印出来 resultStream.print(); 通过以上代码，我们实现了一个简单的实时统计每个商品销售量的应用程序。...案例细节与代码实现： 接下来，我们将详细介绍上述案例的代码实现。
执行时，Flink应用被映射成DataFlow，由数据流和转换操作组成。每个DataFlow从一个或多个数据源开始，并以一个或多个Sink输出结束。...读取外部数据 Flink作为分布式执行引擎，本身没有数据存储能力，所以定义了一系列接口、连接器与外部存储进行交互，读写数据。...KeyedStream KeyedStream用来表示根据指定的key进行分组的数据流。一个KeyedStream可以通过调用DataStream.keyBy()来获得。...的广播行为。...每个旁路输出数据流可以有自己的下游处理逻辑。 旁路输出数据流的数据类型可以与上游数据流不同，多个旁路输出数据流的数据类型也不必相同。
什么是广播状态 广播状态可以用于以特定的方式组合和联合两个事件流。第一个事件流被广播给算子的所有并行实例，这些实例将他们维持在状态中。...一旦广播状态被一种新的模式更新后，匹配逻辑能够如先前那样继续，换句话说，用户的操作事件将会按key进行分区，并且由负责的任务进行评估。 如何使用广播状态实现应用程序？...bcedPatterns流之后，我们连接两个流并在连接的流上应用PatternEvaluator。...processElement() 被 keyed stream上的每条记录调用。 它提供对广播状态的只读访问，以防止通过函数的并行实例修改不同广播状态中的结果。...广播状态被设计为一种适用于不同场景和用例的通用功能。虽然我们只讨论了一个相当简单且受限制的应用程序，但您可以通过多种方式使用广播状态来实现应用程序的要求。
，只能是 MapStateDescriptor类型，在后续的处理中可通过该描述获取到广播状态；广播流通过broadcast方式定义，其内部实现实际上是定义了该流数据分区方式为广播方式，由BroadcastPartitioner...(broadcastRuleStream) 通过connect方式连接一条广播流，那么广播流broadcastRuleStream就会被广播到userActionStream非广播流中，得到的是一个BroadcastConnectedStream...的流，该流包含两个输入流broadcastRuleStream与userActionStream，之后可以通过： connectedStream.process(...)...在这里思考一个问题：在KeyedStream中状态都是与具体的key绑定的，在keyedStream中广播状态很显然是非key绑定的，否则就没法全局有效了，看下普通keyed状态存储类型:StateTable...，其实现步骤如下： 上层业务在规则数据变更的同时发送一条变更数据到kafka,或者直接通过binlog方式发送到kafka中 将规则数据流定义成为广播流，广播到用户行为数据流中 定义一个广播状态存储规则数据
，对于每一个流内元素进行判断，若为 true 则元素正常输出，若为 false 则元素被过滤掉。...进行 filter 转换之后的新数据流的数据类型与原数据流是相同的。...KeyedStream 可以认为是“分区流”或者“键控流”，它是对 DataStream 按照key 的一个逻辑分区，所以泛型有两个类型：除去当前流中的元素类型外，还需要指定 key 的类型。...与简单聚合类似，reduce 操作也会将 KeyedStream 转换为 DataStream。它不会改变流的元素数据类型，所以输出类型和输入类型是一样的。...物理分区：物理分区与 keyBy 另一大区别在于，keyBy 之后得到的是一个 KeyedStream，而物理分区之后结果仍是 DataStream，且流中元素数据类型保持不变。
，通过一个布尔条件表达式设置过滤条件，对于每一个流内元素进行判断，若为 true 则元素正常输出，若为 false 则元素被过滤掉。...进行 filter 转换之后的新数据流的数据类型与原数据流是相同的。...KeyedStream 可以认为是“分区流”或者“键控流”，它是对 DataStream 按照key 的一个逻辑分区，所以泛型有两个类型：除去当前流中的元素类型外，还需要指定 key 的类型。...与简单聚合类似，reduce 操作也会将 KeyedStream 转换为 DataStream。它不会改变流的元素数据类型，所以输出类型和输入类型是一样的。...物理分区：物理分区与 keyBy 另一大区别在于，keyBy 之后得到的是一个 KeyedStream，而物理分区之后结果仍是 DataStream，且流中元素数据类型保持不变。
大数据技术与架构 一、状态分类 相对于其他流计算框架，Flink 一个比较重要的特性就是其支持有状态计算。即你可以将中间的计算结果进行保存，并提供给后续的计算使用： ?...，一个算子的状态不能被其他算子所访问到。...如下图所示，每个颜色代表不同 key 值，对应四个不同的状态实例。需要注意的是键控状态只能在 KeyedStream 上进行使用，我们可以通过 stream.keyBy(...)...来得到 KeyedStream 。 ? 二、状态编程 2.1 键控状态 Flink 提供了以下数据格式来管理和存储键控状态 (Keyed State)： ValueState：存储单值类型的状态。...BroadcastState：用于广播的算子状态。
一、状态分类 相对于其他流计算框架，Flink 一个比较重要的特性就是其支持有状态计算。...如下图所示，每个颜色代表不同 key 值，对应四个不同的状态实例。需要注意的是键控状态只能在 KeyedStream 上进行使用，我们可以通过 stream.keyBy(...)...来得到 KeyedStream 。 二、状态编程 2.1 键控状态 Flink 提供了以下数据格式来管理和存储键控状态 (Keyed State)： ValueState：存储单值类型的状态。...BroadcastState：用于广播的算子状态。...假设将并行度设置为 2，此时输出如下： 可以看到此时两次输出中状态实例的 hashcode 是不一致的，代表它们不是同一个状态实例，这也就是上文提到的，一个算子状态是与一个并发的算子实例所绑定的。
无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。 我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。...有界流可以在摄取所有数据后再进行计算，有界流所有数据可以被排序，所以并不需要有序摄取。 有界流处理通常被称为批处理。所以在Flink里批计算其实指的就是有界流。...一个数据集通过迭代运算符被划分为两部分：“反馈”部分（feedback）和“输出”部分（output）。...最后，我们使用connect()方法连接主流和广播流，并执行process()方法。...processElement()用于处理主流中的每个元素，并检查该元素是否存在于广播状态中。如果是，则输出一个字符串，表明匹配成功。
检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感器数据流中的温度是否在持续上升。...如上图所示，假如一个应用的并行度原来为2，那么数据会被分成两份并行地流入两个算子子任务，每个算子子任务有一份自己的状态，当并行度改为3时，数据流被拆成3支，或者并行度改为1，数据流合并为1支，此时状态的存储也相应发生了变化...它的原理是新元素通过add(value: T)加入后，与已有的状态元素使用ReduceFunction合并为一个元素，并更新到状态里。...initializeState在算子子任务初始化时被调用，初始化包括两种场景：一、整个Flink作业第一次执行，状态数据被初始化为一个默认值；二、Flink作业重启，之前的作业已经将状态输出到存储，通过这个方法将存储上的状态读出并填充到这个本地状态中...同时，程序能够保证数据一定会输出外部系统，因为即使程序崩溃，状态中存储着还未输出的数据，下次启动后还会将这些未输出数据读取到内存，继续输出到外部系统。
数据流的最初的源可以从各种来源(例如，消息队列，套接字流，文件)创建，并通过sink返回结果，例如可以将数据写入文件或标准输出。Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。...注意：如果将数据流与本身结合在一起，您将在结果流中获取每个元素两次。...Flink也是提供了一下输出的格式。 1，writeAsText() / TextOutputFormat 将元素以行格式的字符串形式写入。 字符串通过调用每个元素的toString（）方法获得。...3，print() / printToErr() 在标准输出/标准错误流中打印每个元素的toString()值。可选地，可以提供前缀（msg），其被添加到输出。这样可以区分不同类型的打印输出。...一旦程序测试通过，Source和sink可以容易地被从外部系统读取/写入的Source和sink替换。
应用一个Reduct函数到窗口，并返回合并后的值。....}); Interval Join 输入 KeyedStream，返回一个数据流。 基于在指定时间间隔内的共同key，Join 两个KeyedStream的流。...连接两个数据流保持原有类型。连接允许两个流之间共享状态。 DataStream someStream = //......for (String word: value.split(" ")) { out.collect(word); } } }); Iterate 通过将一个操作符的输出重定向到之前的某个操作符...这对于定义不断更新模型的算法尤其有用。下面的代码从一个流开始，并不断地应用迭代体。大于0的元素被发送回反馈通道，其余的元素被向下转发。
广播和普通的流数据不同的是：广播流的1条流数据能够被算子的所有分区所处理，而数据流的1条流数据只能够被算子的某一分区处理。因此广播流的特点也决定适合做配置的动态更新。...1. broadcast的使用步骤 建立MapStateDescriptor 通过DataStream.broadcast方法返回广播数据流BroadcastStream 通过DataStream.connect...方法，把业务数据流和BroadcastStream进行连接，返回BroadcastConnectedStream 通过BroadcastConnectedStream.process方法分别进行processElement...广播流与拓扑联合起来形成一个转换，加到 Env 中，这就完成了拓扑转换 * | // 最后返回结果是一个SingleOutputStreamOperator。...换句话说，这些状态仅可在 KeyedStream 上使用，可以通过 stream.keyBy(...) 得到 KeyedStream。
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