Hi~朋友，关注置顶防止错过消息 什么是有状态的计算 使用状态的场景 为什么需要状态管理 理想状态管理的特点 Flink状态分类 Managed State分类 Keyed Stated特点 Operator...使用状态的场景 去重：上游系统数据会重复，落到下游系统时根据主键进行去重，需要将所有主键都记录下来，新的数据到来时需要判断主键是否已经存在 窗口计算：每分钟Nginx的访问次数，09:00~09:01这个窗口的数据需要先存入内存...理想状态管理的特点 易用：需要提供丰富的数据结构、多样的状态组织形式以及简洁的扩展接口 高效：实时作业需要需要更低的延迟，因此在状态保存和恢复时，需要保证处理速度；同时在进行横向扩展时不能影响作业本身的处理性能...可靠：状态需要可以被持久化，保证宕机后可以恢复 Flink状态分类 Managed State RawState 状态管理方式 Flink Runtime自动管理：自动存储、自动恢复、内存优化 用户自己管理...区别 Checkpoint Savepoint 触发管理方式 Flink自动触发管理 用户手动触发管理 用途 Task发生异常时快速恢复 有计划地进行备份，作业停止后可以恢复，比如修改代码、调整并发
(Operator State)：顾名思义，状态是和算子进行绑定的，一个算子的状态不能被其他算子所访问到。...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。...：savepoints 四、状态后端 4.1 状态管理器分类 默认情况下，所有的状态都存储在 JVM 的堆内存中，在状态数据过多的情况下，这种方式很有可能导致内存溢出，因此 Flink 该提供了其它方式来存储状态数据...，这些存储方式统一称为状态后端 (或状态管理器)： 主要有以下三种： 1....RocksDBStateBackend RocksDBStateBackend 是 Flink 内置的第三方状态管理器，采用嵌入式的 key-value 型数据库 RocksDB 来存储正在进行的数据。
Flink主要有两种基础类型的状态：keyed state 和operator state。...推荐使用managed state(而不是raw state)，因为使用managed state，当并行度变化时，Flink可以自动的重新分布状态，也可以做更好的内存管理。...注意 FoldingState 和 FoldingStateDescriptor在Flink1.4中已经被废弃，并且可能在将来完全删除。...堆状态后端(heap state backend)会在内存里存储一个额外的java对象(该对象带有指向用户状态对象的引用)和一个原始long值。...另外，可以配置在完成全量状态快照(full state snapshot)的时候删除状态，这也可以减少状态大小。
本文主要内容如下： 有状态的流数据处理； Flink中的状态接口； 状态管理和容错机制实现； 1....1.3 Flink丰富的状态访问和高效的容错机制 Flink在最早设计的时候就意识到了这个问题，并提供了丰富的状态访问和容错机制。如下图所示： ? 2....Flink中的状态管理 按照数据的划分和扩张方式，Flink中大致分为2类： Keyed States Operator States ?...状态管理和容错机制实现 下面介绍一下状态管理和容错机制实现方式。...原文：Flink状态管理和容错机制介绍
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。...Flink的数据模型不是基于键值对的。因此，不需要将数据集类型物理地打包到键和值中。键是“虚拟的”:它们被定义为实际数据之上的函数，以指导分组操作符。...所有状态类型都支持单元素的 TTL。 这意味着列表元素和映射元素将独立到期。 在使用状态 TTL 前，需要先构建一个StateTtlConfig 配置对象。...增量数据清理 # 另外可以选择增量式清理状态数据，在状态访问或/和处理时进行。如果某个状态开启了该清理策略，则会在存储后端保留一个所有状态的惰性全局迭代器。...TTL 过滤器需要解析上次访问的时间戳，并对每个将参与压缩的状态进行是否过期检查。 对于集合型状态类型（比如 list 和 map），会对集合中每个元素进行检查。
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...ValueState：即类型为T的单值状态。这个状态与对应的key绑定，是最简单的状态了。它可以通过update方法更新状态值，通过value()方法获取状态值。...ListState：即key上的状态值为一个列表。可以通过add方法往列表中附加值；也可以通过get()方法返回一个Iterable来遍历状态值。...FoldingState：跟ReducingState有点类似，不过它的状态值类型可以与add方法中传入的元素类型不同（这种状态将会在Flink未来版本中被删除）。...Flink通过StateDescriptor来定义一个状态。这是一个抽象类，内部定义了状态名称、类型、序列化器等基础信息。
关键词：State Flink Spark 首先区分一下两个概念，state一般指一个具体的task/operator的状态。...updateStateByKey和mapWithState的区别 updateStateByKey可以在指定的批次间隔内返回之前的全部历史数据，包括新增的，改变的和没有改变的。...state.getOption.getOrElse(0) val output = (word, sum) state.update(sum) output } //调用mapWithState进行管理流数据的状态...Flink的状态更新 Flink中包含两种基础的状态：Keyed State和Operator State。 Keyed State 顾名思义，就是基于KeyedStream上的状态。...FoldingState：跟ReducingState有点类似，不过它的状态值类型可以与add方法中传入的元素类型不同（这种状态将会在Flink未来版本中被删除）。
Apache Flink 是一个有状态的流处理框架。什么是流处理应用程序的状态呢？你可以理解状态为应用程序算子中的内存。...共享状态注册表中的 Key 由算子、子任务和原始 sstable 文件名共同组成，值是对应的文件路径。所以注册表还维护了一个从 Key 到文件路径的映射关系。...Flink 将新的 sstable-(1,2,3) 和 sstable-(5) 文件复制到持久化存储中，并对 sstable-(4) 进行引用，并将引用计数加 1。...由于 sstable-(1)、sstable-(2) 和 sstable-(3) 的引用计数现在已降至 0，Flink 会将它们从持久化存储中删除。 5....总体而言，增量 Checkpoint 可以减少了正常操作期间的 Checkpoint 时间，但可能会导致更长的恢复时间，这具体取决于您的状态大小。
概念 在Flink架构体系中，有状态计算可以说是Flink非常重要的特性之一 Flink优势： 支持高吞吐、低延迟、高性能 支持事件时间Event_time概念 支持有状态计算 有状态计算是指: 在程序计算过程中...Flink状态编程 支持的状态类型 Flink根据数据集是否根据Key进行分区，将状态分为Keyed State和 Operator State(Non-keyed State) 两种类型。...State和Operator State均具有两种形式: 一种为托管状态（ManagedState）形式，由Flink Runtime中控制和管理状态数据，并将状态数据转换成为内存Hashtables或...另外一种是原生状态（Raw State）形式，由算子自己管理数据结构，当触发Checkpoint过程中，Flink并不知道状态数据内部的数据结构，只是将数据转换成bytes数据存储在Checkpoints...在Flink中推荐用户使用Managed State管理状态数据，主要原因是Managed State能够更好地支持状态数据的重平衡以及更加完善的内存管理。
在有状态的流处理中，当开发人员启用了 Flink 中的检查点功能时，状态会持久化存储以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。为应用程序选择何种状态后端，取决于状态持久化的方式和位置。...Flink 提供了三种可用的状态后端：MemoryStateBackend，FsStateBackend，和RocksDBStateBackend。 ? 1....MemoryStateBackend MemoryStateBackend 是将状态维护在 Java 堆上的一个内部状态后端。键值状态和窗口算子使用哈希表来存储数据值和定时器。...何时使用 RocksDBStateBackend： RocksDBStateBackend 非常适合处理大状态，长窗口，或大键值状态的有状态流处理作业。...这也使得 RocksDBStateBackend 成为管理超大状态的比较好的选择。使用 RocksDB 的权衡点在于所有状态的访问和检索都需要序列化（或反序列化）才能跨越 JNI 边界。
我们前面写的word count的例子，没有包含状态管理。如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。...从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once)，Flink引入了state和checkpoint。 ...】则表示了一个Flink Job在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有task/operator的状态。 ...Flink中有两种基本类型的State： Keyed State Operator State Keyed State和Operator State，可以以两种形式存在： 原始状态...(raw state) 托管状态(managed state) 托管状态是由Flink框架管理的状态，而原始状态，由用户自行管理状态具体的数据结构，框架在做checkpoint的时候，使用byte
具体而言，Flink 又将状态 (State) 分为 Keyed State 与 Operator State： 2.1 算子状态 算子状态 (Operator State)：顾名思义，状态是和算子进行绑定的...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。...示例如下： # 触发指定id的作业的Savepoint，并将结果存储到指定目录下 bin/flink savepoint :jobId [:targetDirectory] 四、状态后端 4.1 状态管理器分类...默认情况下，所有的状态都存储在 JVM 的堆内存中，在状态数据过多的情况下，这种方式很有可能导致内存溢出，因此 Flink 该提供了其它方式来存储状态数据，这些存储方式统一称为状态后端 (或状态管理器...RocksDBStateBackend RocksDBStateBackend 是 Flink 内置的第三方状态管理器，采用嵌入式的 key-value 型数据库 RocksDB 来存储正在进行的数据。
SharedStateRegistry 进行状态的注册和过期。...RocksDb大状态优化 截至当前，Flink 作业的状态后端仍然只有 Memory、FileSystem 和 RocksDB 三种可选，且 RocksDB 是 状态数据量较大（GB 到 TB 级别）...如果仅考虑 Flink 状态存储这一方面，我们仍然可以总结出一些相对普适的优化思路。本文先介绍一些基础知识，再列举方法。...增加write_buffer和level阈值大小 RocksDB中，每个State使用一个Column Family，每个Column Family使用独占的write buffer， 默认64MB，建议调大...state.backend.rocksdb.writebuffer.count: 5 增大后台线程数和write buffer阈值大小 增大线程数 用于后台flush和合并sst文件的线程数，默认为1.
Flink Metric内置的监控涵盖面丰富，支持： 1 系统级别的监控：CPU状态信息、内存状态信息等（默认关闭，需要更改配置文件打开，且lib目录下需要添加相关依赖jar包） 2 JVM级别的监控：...3 Flink job/Task/Operator级别的监控：checkPoint相关（耗时、大小、数量）、算子吞吐量、水位线。...上图是Flink的支持的2中监控数据收集方式：Fetch和Report。...Flink中的自定义监控指标 Counter 进行计数类型的统计，支持类型仅支持int和long型。...来组织的，支持了多层的结构，在Flink中Metric Group和Metric Name的组合作为Metrics的唯一标示。
3、对一个时间窗口内的数据进行聚合分析，分析一个小时内某项指标的75分位或99分位的数值。...二、状态分类 1、托管状态（推荐）：由flink统一管理 存储、故障恢复、重组等 2、原始状态： 需要我们自定义，一般不用除非托管搞不定 重点介绍托管状态 我们知道 Flink一个算子任务，可以分为多个并行子任务...，分配在不同的任务槽（task slot）中运行，而这些slot的计算资源是物理隔离的， 所以flink管理的的状态是在不同的并行子任务是无法共享的，基于这个想法我们可以将状态分为 算子状态和按键状态...“全局”状态，用来做统一的配置和规则设定。...状态的注册，主要是通过“状态描述器”（StateDescriptor）来实现的。状态描述器中最重要的内容，就是状态的名称（name）和类型（type）。
一、优秀框架会为你考虑很多 都说 Flink 是有状态计算，那么什么是状态？状态有什么用？没有状态程序会怎么样？...二、状态和容错的关系 Flink 在框架层面提供了算子状态（Operator State）和键控状态（Keyed State）。 算子状态是绑定在算子上的，而键控状态是绑定在某个key上的。...Flink 设计状态的目的是？ 以更高效的方式管理状态 在状态基础之上做容错 更高效的方法体现在哪里，容错体现在哪里？ Flink 设计了不同的状态后端来承载不同体量的状态。...在新版本中，只有两种状态后端，HashMapStateBackend 和 EmbeddedRocksDBStateBackend，分别适用于大体量和超大体量的状态存储。...在稍稍了解了 checkpoint 之后，可以思考下为什么 Flink 要单独区分算子状态和键控状态。 一般情况下，算子状态用在 Source 算子和 Sink 算子上。
状态管理 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。...图片 Managed State和Raw State Flink有两种基本类型的状态：托管状态（Managed State）和原生状态（Raw State）。...从名称中也能读出两者的区别：Managed State是由Flink管理的，Flink帮忙存储、恢复和优化，Raw State是开发者自己管理的，需要自己序列化。...用户自己管理 状态数据结构 Flink提供的常用数据结构，如：ValueState、ListState、MapState...Keyed State Flink 为每个键值维护一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个key 对应的状态。
Managed State和Raw State Flink有两种基本类型的状态：托管状态（Managed State）和原生状态（Raw State）。...从名称中也能读出两者的区别：Managed State是由Flink管理的，Flink帮忙存储、恢复和优化，Raw State是开发者自己管理的，需要自己序列化。...- Managed State Raw State 状态管理方式 Flink Running托管，自动存储、自动恢复、自动伸缩。...Keyed State Flink 为每个键值维护一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个key 对应的状态。...Key/value 形式的状态和窗口算子会持有一个 hash table，其中存储着状态值、触发器。
浏览器与服务器的Http协议决定了他们的一次连接一次交互然后立刻关闭，这就会出现一个问题，如何保存和识别同一个用户多次访问该服务器时候留下来的数据呢，其实状态就是每次访问留下来的数据，管理就是对这些数据进行修改...，所以状态管理就是对这些数据进行保存和修改处理 2、管理的两种方式： （1）、cookie：浏览器向服务器发送请求时候，服务器会将本次交互的少量数据以set-cookie消息头的方式发送给浏览器，浏览器会将这些数据保存下来
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
