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。
如下图所示，RocksDB 持久化的 SST文件在本地文件系统上通过多个层级进行组织，不同层级之间会通过异步Compaction 合并重复、过期和已删除的数据。...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。...开启增量CheckPoint和本地恢复 开启增量CheckPoint RocksDB是目前唯一可用于支持有状态流处理应用程序增量检查点的状态后端，可以修改参数开启增量CheckPoint： state.backend.incremental
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
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。
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。...图片 Flink 为算子状态提供三种基本数据结构： 列表状态（ List state ）：状态是一个 可序列化 对象的集合 List，彼此独立，方便在改变并发后进行状态的重新分派。...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，那么这种特殊情况最适合应用广播状态。 状态后端和checkpoint 状态后端是保存到本地的状态。
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。...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。...Flink 为算子状态提供三种基本数据结构： 列表状态（ List state ）：状态是一个 可序列化 对象的集合 List，彼此独立，方便在改变并发后进行状态的重新分派。...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。
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。...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。...举例来说，Flink中的Kafka Connector，就使用了operator state。...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）。
本文将重点跟大家讲解Flink的状态管理机制，包括状态要解决的问题、Flink几种不同类型的状态、Keyed State和Operator List State的使用方法等。...Flink的几种状态类型 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）。...两者的具体区别有： 从状态管理的方式上来说，Managed State由Flink Runtime托管，状态是自动存储、自动恢复的，Flink在存储管理和持久化上做了一些优化。...同时，我们也需要指定状态的具体数据结构，指定具体的数据结构非常重要，因为Flink要对其进行序列化和反序列化，以便进行Checkpoint和必要的恢复。...数据结构的类型和序列化机制可以参考我之前的文章：Flink进阶教程：数据类型和序列化机制简介。
在这篇文章中，我们解释了为什么说这个特性是 Flink 前进的一大步，以及该特性的用途和用法。...为了保证应用程序状态的一致性和持久性，Flink 从一开始就设计了完善的 Checkpoint 和恢复机制。...随着每个版本的发布，Flink 社区都会添加与状态相关的功能，来提高 Checkpoint 和故障恢复的速度、改善应用程序维护和管理。...由于 DataSet API 和 Table API 可以相互转换，你可以使用关系 Table API 或者 SQL 查询来分析和处理状态数据。...该功能为用户维护和管理 Flink 流应用程序开辟了许多新的可能性，包括流应用程序的任意迭代以及应用程序状态的导出和导入。
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。...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。
在阅读本文之前，你应该阅读过的系列： 《Flink重点难点：时间、窗口和流Join》 《Flink重点难点：网络流控和反压》 《Flink重点难点：维表关联理论和Join实战》 《Flink重点难点：内存模型与内存结构...所谓的状态，其实指的是 Flink 程序的中间计算结果。Flink 支持了不同类型的状态，并且针对状态的持久化还提供了专门的机制和状态管理器。...同样，我们对于任何状态数据还可以设置它们的过期时间。如果一个状态设置了 TTL，并且已经过期，那么我们之前保存的值就会被清理。...，而对于那些过期的状态，是否还能被访问则取决于 StateVisibility 的配置。...状态后端种类和配置 我们在上面的内容中讲到了 Flink 的状态数据可以存在 JVM 的堆内存或者堆外内存中，当然也可以借助第三方存储。
Apache Flink 1.9 引入了状态处理器（State Processor）API，它是基于 DataSet API 的强大扩展，允许读取，写入和修改 Flink 的保存点和检查点（checkpoint...本文将详解为什么此功能对 Flink 来说很重要，以及该功能的用途和用法。最后，我们将讨论状态处理器 API 的未来规划，以保持与 Flink 批流统一的未来整体规划一致。...为了保证应用程序状态的一致性和持久性，Flink 从一开始就设计了一套复杂巧妙的检查点和恢复机制。...在每一个版本中，Flink 社区都添加了越来越多与状态相关的特性，以提高检查点执行和恢复的速度、改进应用程序的维护和管理。 然而，Flink 用户经常会提出能够“从外部”访问应用程序的状态的需求。...总结 Flink 用户长时间以来都有从外部访问和修改流应用程序的状态的需求，借助于状态处理器 API，Flink 为用户维护和管理流应用程序打开了许多新可能性，包括流应用程序的任意演变以及应用程序状态的导出和引导
Flink 支持了不同类型的状态，并且针对状态的持久化还提供了专门的机制和状态管理器。 本文首发公众号：import_bigdata,大数据技术与架构。...Flink 状态分类和使用 我们在之前的课时中提到过 KeyedStream 的概念，并且介绍过 KeyBy 这个算子的使用。...同样，我们对于任何状态数据还可以设置它们的过期时间。如果一个状态设置了 TTL，并且已经过期，那么我们之前保存的值就会被清理。...，而对于那些过期的状态，是否还能被访问则取决于 StateVisibility 的配置。...状态后端种类和配置 我们在上面的内容中讲到了 Flink 的状态数据可以存在 JVM 的堆内存或者堆外内存中，当然也可以借助第三方存储。
PyFlink是可以使用Python语言开发Apache Flink的功能API，允许构建批或流任务、机器学习、ETL等场景，分为Table API和DataStreamAPI。...clean package -DskipTests -Pflink-1.17 拷贝Jar到Flink部署目录 cp flink-ml-dist/target/flink-ml-2.3.0-bin/flink-ml.../flink-ml-2.3.0-bin/flink-ml-2.3.0/lib/statefun-flink-core-3.2.0.jar /home/myHadoopCluster/flink-1.17.1.../lib/ cp flink-ml-dist/target/flink-ml-2.3.0-bin/flink-ml-2.3.0/lib/flink-ml-examples-1.17-2.3.0.jar...针对Python虚拟环境的使用，分为三种方法： 方法1：每个pyflink作业提交时自行上传venv.zip 将示例代码和venv.zip放置到特定目录，如：/tmp/myApp .
对于 Flink 而言，可以修改 flink-conf.yaml 里面的 env.java.opts.taskmanager 和 env.java.opts.jobmanager 两个配置项，分别对应着...因此问题就很清楚了：Flink 在判断 TopN 状态的序列化器是否兼容的时候，采用了不合适的对比方法，造成逻辑相同但是生成顺序略有差异的两个 Comparator 被误判为不等（不兼容）。...调用 org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask#performCheckpoint 方法，对该算子的状态进行完整快照。...当运行图提交到 Flink 集群进行运行时，RetractableTopNFunction 类的 open 方法中会对状态进行初始化，其中 ValueStateDescriptor 就是访问状态的“钥匙...当恢复后的新 Flink 作业希望读取状态时，通过 getState 方法尝试从这个 ValueStateDescriptor 获取状态。 2.
第一章 是什么 Apache Flink® - Stateful Computations over Data Streams Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据流进行有状态的计算...Apache Flink擅长处理无边界和有边界的数据集。对时间和状态的精确控制使Flink的运行时能够在无限制的流上运行任何类型的应用程序。...因此，应用程序几乎可以利用无限数量的CPU，主内存，磁盘和网络IO。而且，Flink易于维护非常大的应用程序状态。它的异步和增量检查点算法可确保对处理延迟的影响最小，同时可保证一次状态一致性。...Flink提供了ProcessFunctions来处理来自一个或两个输入流或分组在一个窗口中的事件的单个事件。ProcessFunctions提供对时间和状态的细粒度控制。...三 运作方式 Apache Flink是用于无限制和有限制的数据流上的有状态计算的框架。
下面介绍一下Flink如何实现状态计算和状态管理。...从上述的代码也可以看到，State TTL 功能所指定的过期时间并不是全局生效的，而是和某个具体的状态所绑定。...可以返回过期但尚未被清理的状态值 3、Notes: 状态后端存储最后一次修改的时间戳和值，这意味着启用该特性会增加状态存储的消耗。...这样，Flink 可以保证最早和最晚的状态清理时间。...这对于诸如分析有趣模式的状态，通过检查差异进行故障排除或审核作业以及为新应用程序引导状态之类的任务很有用。
Keyed State 是 Flink 中两种状态中的其中一种，另一种是 Operator State。...选择状态后端 对 Flink 应用程序有状态函数或算子性能影响最大的是我们所选择的状态后端。最明显的因素是每个状态后端以不同的方式处理状态序列化以持久化保存。...例如，在使用 FsStateBackend 或 MemoryStateBackend 时，本地状态在运行时期间作为堆上对象进行维护，因此在访问和更新时开销比较低。...Flink 目前支持3个用于 Keyed State 的状态原语：ValueState，ListState和MapState。...结论 开发人员应该考虑上述所有三个因素，因为它们可以在很大程度上影响 Flink 中有状态函数和算子的性能。
导读： 基于时间的状态访问和对应用程序状态大小进行控制是有状态流处理领域中的常见问题和挑战。 Flink的1.8.0版本通过添加对过期状态对象的连续后台清理的支持，显著改进了状态TTL功能。...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（...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）。...完整快照自动删除过期状态 当获取检查点或保存点的完整快照时，Flink 1.6.0已经支持自动删除过期状态。大家注意，过期状态删除不适用于增量检查点。
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