在电商领域会有这么一个场景,如果用户买了商品,在订单完成之后,一定时间之内没有做出评价,系统自动给与五星好评,我们今天主要使用Flink的定时器来简单实现这一功能。
阿里双11实时业务量和数据量每年都在大幅增长,去年双11的实时计算峰值达到了创纪录的每秒 40 亿条记录,数据体量也达到了惊人的7 TB 每秒,相当于一秒钟需要读完 500 万本《新华字典》。
flink-core-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/api/common/state/State.java
状态在 Flink 中叫作 State,用来保存中间计算结果或者缓存数据。根据是否需要保存中间结果,分为无状态计算和有状态计算。对于流计算而言,时间持续不断地产生,如果每次计算都是相互独立的,不依赖于上下游的事件,则是无状态计算。如果计算需要依赖于之前或者后续的事件,则是有状态计算。State 是实现有状态计算的下的 Exactly-Once 的基础。
接上节继续,今天学习Flink中状态的使用。数据处理的过程中,对当前数据的处理,有时候要依赖前一条数据的值,这种被称为“有状态”的计算。
Via:https://flink.apache.org/2019/06/26/broadcast-state.html 自版本 Flink 1.5.0 以来,Apache Flink 提供了一种新的状态类型,称为广播状态(Broadcast State)。在本文中,将解释什么是广播状态,并通过示例演示如何将广播状态应用在评估基于事件流的动态模式的应用程序,并指导大家学习广播状态的处理步骤和相关源码,以便在今后的实践中能实现此类的应用。
从版本1.5.0开始,Apache Flink具有一种称为广播状态的新型状态。 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例。 我们将引导您完成开发步骤和代码,以实现此应用程序。
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State 用于记录 Flink 应用在运行过程中,算子的中间计算结果或者元数据信息。运行中的 Flink 应用如果需要上次计算结果进行处理的,则需要使用状态存储中间计算结果。如 Join、窗口聚合场景。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream/KeyedStream.java
一个流程中,有两个重要子任务:一是数据迁移,将kafka实时数据落Es,二是将kafka数据做窗口聚合落hbase,两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游 Topic 的 tps 高峰达到5-6w。
在实时计算 PV 信息时,用户短时间内重复点击并不会增加点击次数,基于此需求,我们需要对流式数据进行实时去重。
Flink 1.10 release 文档描述了一些比较重要的点,比如配置、操作、依赖、1.9 版本和 1.10 版本之间的区别,如果你准备将 Flink 升级到 1.10 版本,建议仔细看完下面的内容。
一个流程中,有两个重要子任务:一是数据迁移,将kafka实时数据落Es,二是将kafka数据做窗口聚合落hbase,两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。
在本系列的前几篇文章中,我们描述了如何基于动态更新的配置(一组欺诈检测规则)实现灵活的流分区,以及如何利用 Flink 的广播机制在运行时在相关算子之间分配处理配置.
本文主要讨论一个问题:ValueState 中存 Map 与 MapState 有什么区别?
不多说了,本文从盘古开天辟地(状态是啥?)开始说 Flink State。如下为本文目录,诚意满满。
Flink和传统的Spark Streaming是两种流处理框架,它们在设计理念、功能特性和处理模型上存在一些区别。
对黑名单中的IP进行检测过滤。IP黑名单的内容会随时增减,因此是可以随时动态配置的。
并添加Watermark来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序(最多延时 3 秒)问题。
Flink主要有两种基础类型的状态:keyed state 和operator state。
在 Flink 作业中,无论是 SQL 还是 JAR 模式,常常会直接或者间接地使用到状态(State)。当 Flink 进行快照时,用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中,以供后续的崩溃恢复。 Flink 的状态分为 Operator State 和 Keyed State,而 Keyed State 又可以分为 ValueState、MapState、ListState、AggregatingState、MergingState、ReducingState 等多种类型。此外,这些林林总总的状态又有
Flink是一个有状态的流式计算引擎,所以会将中间计算结果(状态)进行保存,默认保存到TaskManager的堆内存中,但是当task挂掉,那么这个task所对应的状态都会被清空,造成了数据丢失,无法保证结果的正确性,哪怕想要得到正确结果,所有数据都要重新计算一遍,效率很低。想要保证 At -least-once 和 Exactly-once,需要把数据状态持久化到更安全的存储介质中,Flink提供了堆内内存、堆外内存、HDFS、RocksDB等存储介质。
Hi,我是王知无,一个大数据领域的原创作者。 Apache Flink 社区发布了 Flink 1.13 的另一个错误修复版本。
兄弟们,在 18w 字《Flink SQL 成神之路》之后,我的另一篇《Flink 对线面试官》申请出战!
摘要本文将从状态的概念入手,详细介绍 Flink 中的状态分类、状态的使用、持久化及状态后端的配置。
其中前两项一般大多数引擎都支持,我们需要关注的就是第 3 项,目前有两种常用方法:
使用 flink 很长一段时间了,突然发现竟然没有计算过 pv uv,这可是 flink 常见的计算场景了,面试时也是常问题之一。故自己想了一个场景来计算一下。 基于 Flink 1.12
SQL是开发人员与数据分析师必备的技能,Flink也提供了Sql方式编写任务,能够很大程度降低开发运维成本,这篇是flink join的终极篇SQL Join, 首先介绍sql join使用方式、然后介绍global join带来的状态存储成本及解决方式、最后从源码角度分析sql join实现。
在 Flink 作业中,无论是 SQL 还是 JAR 模式,常常会直接或者间接地使用到状态(State)。当 Flink 进行快照时,用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中,以供后续的崩溃恢复。
在大数据技术发展历程当中,Flink框架可以说是新一轮的热点技术框架,主打流批一体的计算模式,成为更适应当下需求的技术框架,因此再也技术领域得到更多的重视。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。
如今的我们正生活在新一次的信息革命浪潮中,5G、物联网、智慧城市、工业4.0、新基建……等新名词层出不穷,唯一不变的就是变化!对于我们所学习的大数据来说更是这样:数据产生的越来越快、数据量越来越大,数据的来源越来越千变万化,数据中隐藏的价值规律更是越来越被重视!数字化时代的未来正在被我们创造!
在本节中,您将了解Flink为编写有状态程序提供的api。请参阅有状态流处理以了解有状态流处理背后的概念。
1.Flink 三种Join的代码测试 1.1 数据源 1.2 join 1.3 intervalJoin 1.3.1 intervalJoin API用法 1.3.2 intervalJoin SQL用法 1.4 coGroup
本文重点介绍开发人员在有状态流处理应用中使用 Flink 的 Keyed State 的函数或算子评估性能时应牢记的3个重要因素。
在目前所有流式计算的场景中,将数据流的状态分为有状态和无状态两种类型。无状态指的就是无状态的计算观察每个独立的事件,并且只根据最后一个事件输出结果。举个栗子:一个流处理程序,从传感器接收温度数据然后在温度为90摄氏度发出报警信息。有状态的计算则会根据多个事件输出结果。举个栗子:计算过去一小时的平均温度,就是有状态的计算、若在一分钟内收到两个相差 20 度以上的温度读数,则发出警告等等。
为了模拟生产环境中实时产生的订单数据,这里我们自己定义一个数据源来源源不断的产生模拟订单数据
什么是流处理?引用Streaming101[1]里面的一句话:一种数据处理引擎,设计时考虑了无限数据集。(为了完整性,这个定义包括真正的流式传输系统(Apache Flink、Apache Storm)和微批处理系统(Apache Spark旗下的两款微批流处理引擎SparkStreming、Structured Streaming))。
InternalKVState 提供了只对 Flink 引擎暴露的接口比如 namespace set/get、val get、namespace merging,这些接口并不稳定,Flink 引擎希望对上层应用屏蔽,而通过 State 接口暴露出来的方法普通用户是可以使用的。
有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能,因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态,然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能:
在电商领域会有这么一个场景,如果用户买了商品,在订单完成之后,24小时之内没有做出评价,系统自动给与五星好评,我们今天主要使用flink的定时器来简单实现这一功能。
最近一次项目当中需要将大量数据保存再Flink程序当中用作缓存数据一共后续数据使用,隧对最近使用到的状态、检查点、保存点等原理和使用进行一个总结
例如,之前下面代码,直接使用即可,不需要像SparkStreaming那样还得自己写updateStateByKey
Top-N是我们应用Flink进行业务开发时的常见场景,传统的DataStream API已经有了非常成熟的实现方案,如果换成Flink SQL,又该怎样操作?好在Flink SQL官方文档已经给出了标准答案,我们只需要照抄就行,参考链接:
有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证,是当今实时计算必不可少的特性之一,流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow、Flink、Spark (Structure) Streaming、Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持。State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据,部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据,这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系?有没有可能用 State 来代替数据库呢?
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