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 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。...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。...当初始化好状态对象后，我们通过 isRestored() 方法判断是否从之前的故障中恢复回来，如果该方法返回 true 则表示从故障中进行恢复，会执行接下来的恢复逻辑。
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。...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。...在流数据开发的大多数场景中，我们都不需要使用 Operator State ，Operator State 的实现主要是针对一些没有 Keyed 操作的 Source 和 Sink 而设计的 Operator...当初始化好状态对象后，我们通过 isRestored() 方法判断是否从之前的故障中恢复回来，如果该方法返回 true 则表示从故障中进行恢复，会执行接下来的恢复逻辑。
Flink中的状态管理是什么？请解释其作用和常用方法。 Flink中的状态管理是一种用于在流处理应用程序中维护和管理状态的机制。...在流处理应用程序中，状态是指在处理数据流过程中需要存储和维护的中间结果或状态信息。状态管理机制允许应用程序在处理无界数据流时保持跨事件的状态，并在需要时进行读取、更新和清除。...操作符状态可以使用Flink提供的ValueState、ListState、MapState等接口进行读取和更新。...键控状态可以使用Flink提供的ValueState、ListState、MapState等接口进行读取和更新。 Broadcast State：广播状态是一种特殊的状态，可以在多个算子之间共享。...首先，将数据流按照分钟进行分组，然后使用MapFunction进行状态管理。在MapFunction的open方法中，初始化ValueState，并在map方法中读取和更新状态。
♣ 题目部分 在Oracle中，RMAN中关于备份或归档文件状态OBSOLETE和EXPIRED的区别是什么？ ♣ 答案部分 OBSOLETE：是指根据保留策略来确定该备份是否在恢复的时候需要。...EXPIRED：是指执行CROSSCHECK时，根据恢复目录或控制文件中记录的备份信息来定位备份集或镜像副本，若找不到对应的文件，则这些文件的状态被置为EXPIRED。...如果在备份过程中，归档文件被手动通过rm命令删除，那么会报错：RMAN-06059。...解决办法就是在RMAN中校验归档文件后再删除失效的归档文件，如下所示： CROSSCHECK ARCHIVELOG ALL; LIST EXPIRED ARCHIVELOG ALL; DELETE EXPIRED...QQ：646634621 QQ群：230161599、618766405 ● 微信：lhrbestxh ● 微信公众号：DB宝 ● 提供Oracle OCP、OCM、高可用（rac+dg+ogg）和MySQL
♣ 题目部分 在Oracle中，数据库处于RESTRICT、QUIESCE和SUSPEND状态的区别是什么？ ♣ 答案部分 在Oracle中，数据库可以有3种限制性状态，如下表所示： ?...& 说明： 关于Oracle的启动和关闭的更多内容可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2139738/ 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典
Flink的Window类型 Flink基本分有3种window类型：CountWindow，TimeWindow和SessionWindow。...其中，CountWindow和TimeWindow还有滑动与滚动区分。...在了解有哪些窗口函数之前，有必要了解Window的聚合分类： 全量聚合：简单点说是等属于窗口的数据到齐之后，才开始进行聚合计算；即全量聚合在未触发之前，会保存之前的状态，在最后窗口触发时，才会进行计算。...TriggerResult.FIRE：窗口计算并输出结果，尽管未清除窗口，但保留了所有元素。 否则的话，就是注册一个以窗口的最大时间戳为时间的定时器。 window.maxTimestamp() ?...这里的end是指窗口的结束时间，通常是在WindowAssigner中指定，WindowAssigner有： ? 以TumblingEventTimeWindows为例： ?
在获得了必要的资源之后，现在是时候让不同的Operator和用户定义函数从上面检索的任务范围的状态中获取它们各自的状态了。...每个有状态Operator都应该覆盖这个方法，并且应该包含状态初始化逻辑，无论是第一次执行作业时，还是任务从失败中恢复或使用保存点时。...最后，当所有的Operator都被关闭并释放了它们的资源后，任务会关闭它的定时器服务，执行特定任务的清理，例如清除所有内部缓冲区，然后执行它的通用任务清理，包括关闭所有的输出通道和清除任何输出缓冲区。...检查点: 前面我们看到，在initializeState()期间，以及在从失败中恢复的情况下，任务及其所有Operator和函数检索在失败前的最后一个成功检查点期间持久化到稳定存储的状态。...在执行检查点时，任务仍然可以接收输入数据，但数据将被缓存，并仅在检查点成功完成后才被下游处理和发送。 中断执行 在前面的部分中，我们描述了一直运行到完成的任务的生命周期。
在实现这些算子函数类时，一般是在open方法中声明状态。open是算子的初始化方法，它在实际处理函数之前调用。具体到状态的使用，我们首先要注册一个StateDescriptor。...状态句柄并不存储状态，它只是Flink提供的一种访问状态的接口，状态数据实际存储在State Backend中。...状态相关的主要逻辑有两项：一、将算子子任务本地内存数据在Checkpoint时snapshot写入存储；二、初始化或重启应用时，以一定的逻辑从存储中读出并变为算子子任务的本地内存数据。...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。
以上写法和SQL中的Left Join的含义类似。...ourTimestamp + relativeUpperBound : ourTimestamp; //对左流状态清除, 此时cleanupTime = 时间戳+5s，即15秒的时候可以清除左流中时间戳在...,此时cleanupTime = 时间戳,即10秒的时候可以清除右流中时间戳在10s的数据 case CLEANUP_NAMESPACE_RIGHT: { //右边时间戳-5s状态清理时间=ourTimestamp(数据流中的Event) + relativeUpperBound(时间范围上界) 右流状态清理时间=ourTimestamp(数据流中的Event) 3.三种...4.3 两个事实表Join(不使用TimeWindowJoin) 两个实时表Join如果使用TimeWindowJoin就是将数据状态保存在Flink的Operate State中。
第2点和第3点其实是同一个问题，即需要区分出原本进程和重启后的进程。对此业界已经有比较成熟的解决方案: 引入 epoch 表示进程的不同世代并用分布式协调系统来负责管理。...，其主要方法如下: beginTransaction: 初始化一个事务。...实际上由于 Flink 的流计算特性，当前事务的未 commit 数据是一直在积累的，根据缓存未 commit 数据的地方的不同，可以将事务性 sink 分为两种实现方式。...在 Bucketing File Sink 的例子中，处于 in-progress 和 pending 状态的文件默认情况下都是隐藏文件（在实践中是使用下划线作为文件名前缀，HDFS 的 FileInputFormat...目前来说流式计算的 exactly-once 在理论上已经有了很大的突破，而 Flink 社区也在积极汲取最先进的思想和实践经验。
【container进程异常】 ---- 在NM内部，对于container进程的启动，都是在一个独立线程中，创建对应的子进程。...但NM并没有做任何重试处理（不管container进程是AM还是一般任务），而是通过心跳汇报给RM，包括container的状态和结束码（注意：在NM中只有container的状态转换到DONE，上报RM...，这时候流程和上面讲到的差不多，但是状态机的变化和处理稍有不同，这样可以区分应用是成功结束还是失败。...rm未感知nm异常（心跳未超时） 该节点上的所有container均继续运行，nm重启后根据本地记录的情况进行恢复和进行必要的container重新创建。...第4步，rmnodeimpl收到清除container事件后，只是在内存中进行记录，等待nm下次心跳时，将待清除的container告知nm，由NM进行实际的结束清理动作。
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。...:在Java/Scala API中定义元组键和表达式键(Python API仍然不支持)。...所有类型的状态还有一个clear() 方法，清除当前 key 下的状态数据，也就是当前输入元素的 key。 请牢记，这些状态对象仅用于与状态交互。状态本身不一定存储在内存中，还可能在磁盘或其他位置。...对于元素序列化后长度不固定的列表状态，TTL 过滤器需要在每次 JNI 调用过程中，额外调用 Flink 的 java 序列化器， 从而确定下一个未过期数据的位置。
Flink DataStream API提供了Time和Count的window，同时增加了基于Session的window。...Flink的Window类型 Flink基本分有3种window类型：CountWindow，TimeWindow和SessionWindow。...其中，CountWindow和TimeWindow还有滑动与滚动区分。 2.窗口函数有哪些 定义完窗口分配器后，需要指定在每个窗口上执行的计算，这就是窗口函数的职责。...在了解有哪些窗口函数之前，有必要了解Window的聚合分类： 全量聚合：简单点说是等属于窗口的数据到齐之后，才开始进行聚合计算；即全量聚合在未触发之前，会保存之前的状态，在最后窗口触发时，才会进行计算。...TriggerResult.FIRE：窗口计算并输出结果，尽管未清除窗口，但保留了所有元素。 否则的话，就是注册一个以窗口的最大时间戳为时间的定时器。 window.maxTimestamp() ?
映射，键和值的迭代视图可分别使用entries（），keys（）和values（）来检索。 所有类型的状态都有一个clear（）方法，它清除了当前活跃key的状态，即输入元素的key。...FoldingState和FoldingStateDescriptor已经在Flink 1.4中被弃用，将来会被彻底删除。...该函数将计数和总和存储在ValueState中。一旦计数达到2，就输出平均值并清除状态，以便我们从0开始。注意，如果我们元组第一个字段具有不同值，那将为每个不同的输入key保持不同的状态值。...如修改后的BufferingSink的代码所示，在状态初始化期间恢复的这个ListState被保存在类变量中，以备将来在snapshotState（）中使用。...在那里ListState清除了前一个检查点包含的所有对象，然后用我们想要进行检查点的新对象填充。 Keyed State也可以在initializeState（）方法中初始化。
Flink SQL可以指定空闲状态（即未更新的状态）被保留的最小时间 当状态中某个 key对应的 状态未更新的时间达到阈值时， 该条状态被自动清理。...未开启 LocalGlobal 优化，由于流中的数据倾斜， Key 为红色的聚合算子实例需要处理更多的记录，这就导致了热点问题。 开启 LocalGlobal 优化后，先进行本地聚合，再进行全局聚合。...Split Distinct 和LocalGlobal 的原理对比参见下图。...table.optimizer.distinct agg.split.bucket num: Split Distinct： 优化在第一层聚合中，被打散的bucket 数目。默认 1024。...此时，经过优化器识别后，Flink 可以只使用一个共享状态实例， 而不是三个状态实例，可减少状态的大小和对状态的访问。
前言 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。...在对应的状态后端（StateBackend）中，会调用对应的 create 方法获取到 StateDescriptor 中的值。在 Flink 中状态描述叫作 StateDescriptor。...3.1 广播状态 广播状态在 Flink 中叫做 BroadcastState，在广播状态模式中使用。...4、状态存储 Flink 中无论是哪种类的 State,都需要被持久化到可靠存储中，才具备应用级的容错能力，State 的存储在 Flink 中叫做 StateBackend。...7、状态过期 DataStream 中状态过期 过期时间：超过多长时间未访问，视为 State 过期，类似于缓存。过期时间更新策略：创建和写时更新、读取和写时更新。
TTL(Time To Live)功能在Flink 1.6.0中开始启动，并在Apache Flink中启用了应用程序状态清理和高效的状态大小管理。...在Flink 1.8.0中，该功能得到了扩展，包括对RocksDB和堆状态后端（FSStateBackend和MemoryStateBackend）的历史数据进行持续清理，从而实现旧条目的连续清理过程（...在Flink的DataStream API中，应用程序状态由状态描述符（State Descriptor）定义。通过将StateTtlConfiguration对象传递给状态描述符来配置状态TTL。...如何避免取出'垃圾数据' 在读取操作中访问状态对象时，Flink将检查其时间戳并清除状态是否已过期（取决于配置的状态可见性，是否返回过期状态）。...只有当用户从快照重新加载其状态到本地时，才会清除用户的本地状态。 由于上述这些限制，FLink应用程序仍需要在Flink 1.6.0中过期后主动删除状态。
，参数是Time类型的时间间隔大小，代表允许的最大延迟时间，Flink的窗口计算中会将Window的Endtime加上该时间作为窗口最后释放的结束时间（P），当接入的数据中Event time未超过该时间...有状态计算是Flink重要特性，其内部存储计算产生的中间结果并提供给后续的Function或算子使用，状态数据维系在本地存储中，可以是Flink的堆内存或者堆外内存中，也可以借助于第三方的存储介质，...State只和并行的算子实例绑定，和数据元素中的key无关，支持当算子实例并行度发生变化后自动重新分配状态数据； Keyed State和 Operator State均有两种形式，一种是托管状态，一种是原始状态...，只是将数据转换成bytes数据存储在CheckPoint中，当从Checkpoint恢复任务时，算子自己反序列化出状态的数据结构； CheckPoint 和SavePoint Flink基于轻量级分布式快照算法提供了...，底层使用CheckPoint机制，Savepoint是用户以手工命令方式触发CheckPoint，并将结果持久化到指定的存储路径中，其主要目的是帮助用户在升级和维护集群过程中保存系统的状态数据，避免因停机运维或者升级到知道正常终止的应用数据状态无法恢复
Flink SQL可以指定空闲状态（即未更新的状态）被保留的最小时间 当状态中某个 key对应的 状态未更新的时间达到阈值时，该条状态被自动清理。...图片未开启 LocalGlobal 优化，由于流中的数据倾斜， Key 为红色的聚合算子实例需要处理更多的记录，这就导致了热点问题。...Split Distinct 和LocalGlobal 的原理对比参见下图。...table.optimizer.distinct agg.split.bucket num: Split Distinct： 优化在第一层聚合中，被打散的bucket 数目。默认 1024。...如，在上面的示例中，三个 COUNT DISTINCT 都作用在 b 列上。此时，经过优化器识别后，Flink 可以只使用一个共享状态实例，而不是三个状态实例，可减少状态的大小和对状态的访问。
flink-pulsar-connector导致的OOM问题 Pulsar客户端在底层使用的 Netty 在 Java 11 和 Java 8 上分配内存的方式不同。...删除 SQL 客户端中的 YAML 环境文件支持 sql-client-defaults.yaml 文件在 1.13 版本中已弃用，现在已完全删除。...SQL 初始化文件可以使用 Flink DDL 来定义可用的目录、表源和接收器、用户定义的函数以及其他执行和部署所需的属性。...它允许在两个/多个输入操作符中组合水印时考虑 WatermarkStatus。...BROADCAST 禁用未对齐检查点 广播分区不能与未对齐的检查点一起使用。因为无法保证在所有通道中以相同的速率消费数据。这可能导致某些任务应用与某个广播事件相对应的状态更改，而其他任务则不会。
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
云直播
对象存储
腾讯会议
