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。...2、ListState 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。...中获取实际的 State 实例，然后在开发者编写的 UDF 中就可以使用这个 State 了。...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。...因为 sstable 是不可变的，Flink 对比前一个检查点创建和删除的 RocksDB sstable 文件就可以计算出状态有哪些改变。
---- Flink实现订单自动好评 需求 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...; import org.apache.flink.api.common.state.MapState; import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor...; import org.apache.flink.api.common.state.MapState; import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor...) * 我们今天主要使用Flink的定时器来简单实现这一功能。...* 注意: 这个需求不使用大数据的技术,就是用Web的定时器也可以做 * 课后可以用你熟悉的编程语言/工具/框架去实现 */ public class OrderAutomaticFavorite
一、Flink State 概念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。...在Flink应用运行过程中，通过 checkpoint 快照定期地保存状态数据。...• ValueState/MapState/ListState/......思考：keyby 后的数据分发与多并行度 subtask 之间的关系是怎样的？...用户可以通过实现 CheckpointedFunction 接口来使用 operator state。
2014 年孵化出 Flink捐献给Apache，并成为 Apache 顶级项目，同时 Flink 的主流方向被定位为流式计算并大数据行业内崭露头角。...3、Flink官网介绍：https://flink.apache.org/ 四、Flink实现双十一实时大屏 在大数据的实时处理中，实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项，比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示...Top3， * 最后打印出结果，在实际中我们可以把这个结果数据存储到hbase或者redis中，以供前端的实时页面展示。...实现超时订单自动好评 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， 接下来我使用Flink的定时器来实现这一功能。...，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， * 今天我们使用Flink的定时器来实现这一功能。
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。...很容易想到，每次数据处理的时候，至少需要3个辅助“变量”： 1、 记录上一条数据的状态 (用于判断本条状态是否发生了变化) 2、 记录上一条数据的上报时间 (用于计算本条数据与上条数据之间的时间差，另外也可用于判断数据是否乱序...这种辅助变量，在flink中就是状态， 1、2对应的是ValueState，3对应的是 MapState。...; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.api.common.state.MapState...相当于向下游输出计算结果。
Flink托管分为两类 managed state 通过Flink自身进行状态的管理 数据结构： valueState ListState mapState raw state 需要用户...、程序员自己维护状态 数据结构： ListState 是否基于 key 进行state 管理 keyed state 数据结构： valueState ListState mapState...(实际中直接使用maxBy即可)，使用值状态自定义，输入Tuple2单词/, Long/长度/> 输出 Tuple3单词/, Long/长度/, Long/历史最大值/> 类型 map映射 定义...; /** * Author itcast * Date 2021/5/7 15:58 * 使用KeyState中的ValueState获取数据中的最大值(实际中直接使用maxBy即可)，使用值状态自定义...KeyState中的ValueState获取流数据中的最大值(实际中直接使用maxBy即可) //实现方式1:直接使用maxBy--开发中使用该方式即可 DataStream
在发生故障时，Flink可以从存储系统中恢复状态，并从上一个成功的Checkpoint状态开始继续执行，确保状态的一致性和可靠性。 一次性批处理：Flink支持将流式计算转换为一次性批处理计算。...适用场景：当希望数据可以循环地分发到下游的所有算子实例时，可以使用该策略。 RescalePartitioner： 基于上下游算子的并行度，将记录以循环的方式输出到下游的每个算子实例。...适用场景：当希望数据可以按照一定规则分发到下游的所有算子实例时，可以使用该策略。 ForwardPartitioner： 将数据发送到下游对应的第一个算子实例，保持上下游算子并行度一致。...使用 Flink 的 MapState： 将 key 存储在 Flink 的 MapState 中，MapState 可以在算子实例之间共享状态。...在处理每个 key 时，查询 MapState 确定是否为重复 key。 缺点是如果数据量过大，状态后端最好选择 RocksDBStateBackend，因为大规模数据可能会导致状态占用过高。
/org/apache/flink/api/common/state/State.java /** * Interface that different types of partitioned state...在Flink 1.4版本被标记为废弃，后续会被移除掉，可使用AggregatingState替代 MergingState flink-core-1.7.0-sources.jar!...MapState flink-core-1.7.0-sources.jar!.../org/apache/flink/api/common/state/MapState.java @PublicEvolving public interface MapState extends...ListState、ReducingState、AggregatingState继承了MergingState(MergingState继承了AppendingState) FoldingState在Flink
举例： 比如计算 DAU 使用 Flink MapState 进行去重，到第二天的时候，第一天的 MapState 就可以删除了，就可以用 Flink State TTL 进行自动删除（当然你也可以通过代码逻辑进行手动删除...Flink 是使用一个叫做 TimerService 的组件来管理 timer 的，我们可以同时注册事件时间和处理时间的 timer，Flink 会自行判断 timer 是否满足触发条件，如果是，则回调窗口处理函数进行计算...，判断是否可以使用实时任务进行修复。...因为 Flink 会将 keyby 的 key 拿到之后计算 hash 值，然后根据 hash 值去决定发送到那个 sub-task 去计算。...维表构建方式：一般维表数据都存储在 hive 中，可以使用同步工具（比如 Apache SeaTunnel）定时调度（比如 Apache DolphinScheduler）将 hive 中的数据导入 redis
后续考虑结合Redis与Redisson进行改进，基本思路是：在Redis中利用Hash数据结构（Redisson中为Rmap）保存去重字段与id(int值)的映射关系（RMap可以分片），RMap的key...先将去重字段作为Flink keyBy()中key的一部分参与到数据分发的过程中，然后在下游各个subTask上利用Flink中的MapState中的key天然支持去重的特性对去重字段进行去重后计数：（...key的一部分对数据进行分发，将去重字段值相同的数据分发到下游同一个节点上进行去重处理，这其中实际上恰好利用了某些业务场景下去重字段本身数据分布的随机性将倾斜数据进行均匀打散。...00:01:30，那么假设其保存的某个去重字段值只在00:00:45和00:01:15出现了，则在计算00:01:00-00:02:00的窗口该去重指标时，这个去重字段计为了0，然而正确的结果应该是1）...为了保持这种时间周期的一致，需要注册定时器在每个时间周期结束时（如每分钟末尾）清理MapState中的状态数据，这里如果Flink使用事件时间语义并允许一定程度的数据时间乱序的话，就可能造成清理MapState
Mesos 会拒绝掉所有的过期请求•重构了 Flink 的调度程序，其目标是使调度策略在未来可以定制•支持 Java 11，当使用 Java 11 启动 Flink 时，会有些 WARNING 的日志提醒...如果你在没有调整的情况下，重用以前的 Flink 配置，则新的内存模型可能会导致 JVM 的计算内存参数不同，从而导致性能的变化。 以下选项已经删除，不再起作用： ?...RocksDBStateBackend 时，默认将计时器存储在 RocksDB 中，之前是存储在堆内存（Heap）中•StateTtlConfig#TimeCharacteristic 已经被移除，目前使用...StateTtlConfig#TtlTimeCharacteristic•新增 MapState#isEmpty() 方法来检查 MapState 是否为空，该方法比使用 mapState.keys(...可以在 flink-conf.yml 中修改 state.backend.rocksdb.write-batch-size 配置 PyFlink •不再支持 Python2 监控 •InfluxdbReporter
序 本文主要研究一下flink的Managed Keyed State dynamic-scaling-how-apache-flink-adapts-to-changing-workloads-at-flinkforward...在Flink 1.4版本被标记为废弃，后续会被移除掉，可使用AggregatingState替代 MergingState flink-core-1.7.0-sources.jar!...MapState flink-core-1.7.0-sources.jar!.../org/apache/flink/api/common/state/MapState.java @PublicEvolving public interface MapState extends...ListState、ReducingState、AggregatingState继承了MergingState(MergingState继承了AppendingState) FoldingState在Flink
由于我们想为每个事件键存储多个值，在我们的例子中，MapState 是正确的选择。 如本系列的第一篇博客所述，我们根据活动欺诈检测规则中指定的键调度事件。多个不同的规则可以基于相同的分组键。...4）通过迭代所有窗口状态条目并应用聚合函数来计算聚合值。 它可以是平均值、最大值、最小值，或者如本节开头的示例规则中的总和。...中开箱即用 二次计算复杂度和潜在的状态非常 现在让我们看看后两个缺点，看看我们是否可以解决它们。...这种优化的思想可以分解如下： 与其存储单个事件，不如创建一个父类，该类可以包含单个事务的字段或组合值，基于将聚合函数应用于一组事务计算得出。...这篇博文的目的是说明 Apache Flink API 的强大功能和灵活性。
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： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13...显然，如果不输出序号，在排名发生变化时可以大大减少回撤输出的数据量，降低Flink端的压力，具体可参见官方文档"No Ranking Output Optimization"一节。...注意如果是分组Top-N（即有PARTITION BY子句），就会按照partitionKey的hash值分发到各个sub-task，否则会将并行度强制设为1，计算全局Top-N。...最后，在StreamExecRank中还提供了一个可配置的参数table.exec.topn.cache-size（默认值10000），即Top-N缓存的大小。...如果Top-N的规模比较大，适当增加此值可以避免频繁访问状态，提高执行效率。
通过状态管理，应用程序可以在发生故障或重启时恢复之前的状态，并从上次处理的位置继续处理数据流。状态管理还可以用于实现有状态的计算和窗口操作，例如计算每分钟的访问量、累计求和等。...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。...广播状态可以使用Flink提供的BroadcastState接口进行读取和更新。 Queryable State：可查询状态是一种特殊的状态，可以在运行时通过查询接口进行读取。...Flink提供了Queryable State的功能，可以通过REST API或Java客户端查询状态。 下面是一个使用Java代码示例，演示如何在Flink中使用状态管理。
广播状态一般以MapState为代表，这是Flink提供的最通用的状态原语。...Pattern始终存储在MapState中，并将null作为键。...在我们的 PatternEvaluator 函数中, 我们简单的使用null 健将接收到的 Pattern 记录放入广播状态（记住，我们只在MapState中存储单个模式）。...定时器可以在processElement 方法中注册，并用于执行计算或将来清理状态。为了保持代码的简洁，在我们的示例中没有实现该方法。...上下文对象提供对其他功能的访问，例如： 广播状态（取决于方法是否支持读写或者只读）, 一个TimerService，可以访问记录的时间戳，当前的水印，以及哪些可以注册定时器， 当前键（仅在processElement
/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）。...Apache Flink 中的广播状态来完成相应工作。...在 PatternEvaluator 类中，我们只需使用 null 键将接收到的 Pattern 记录放入广播状态中（记住，我们只在 MapState 中存储一个模式）； processElement(...计时器可以在processElement 方法中定义，用于执行计算或是清除状态。...结论 在本文中，我们通过学习一个应用程序的实例，来解释 Apache Flink 的广播状态是什么，以及如何应用它来评估事件流上的动态模式，除此之外本文还讨论了广播状态的 API，并展示了相关源代码。
MapState:状态值为一个Map，用户通过put或putAll方法添加元素，get(key)通过指定的key获取value，使用entries()、keys()、values()检索...MapState 统计单词出现次数import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunctionimport org.apache.flink.api.common.state...要使用Savepoints，需要按照以下步骤进行：配置状态后端： 在Flink中，状态可以保存在不同的后端存储中，例如内存、文件系统或分布式存储系统（如HDFS）。...也就是在调用窗口算子之前是否有keyBy操作。...在我之前给出的代码示例中，我没有使用enableOptimizeWindowOverlap方法来启用窗口重叠优化功能。这意味着Flink不会尝试优化计算重叠窗口时的计算量。
/org/apache/flink/streaming/api/datastream/KeyedStream.java @Public public class KeyedStream.../org/apache/flink/streaming/api/datastream/KeyedStream.java @PublicEvolving public static class.../org/apache/flink/streaming/api/datastream/KeyedStream.java @PublicEvolving public static class.../org/apache/flink/streaming/api/functions/co/ProcessJoinFunction.java @PublicEvolving public abstract.../org/apache/flink/streaming/api/operators/co/IntervalJoinOperator.java @Internal public class IntervalJoinOperator
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
