Flink:如何使用键控状态？
Flink是一个开源的分布式流处理框架，它提供了强大的状态管理能力来处理流数据。在Flink中，键控状态（Keyed State）是一种用于存储和管理具有相同键（Key）的流数据的状态。下面是使用键控状态的方法：
- 定义键控状态：在Flink中，可以通过使用
ValueState、ListState、MapState和ReducingState等状态类型来定义键控状态。这些状态类型分别对应不同的用例和数据结构。 - 绑定键：使用
keyBy函数将流数据按照指定的键进行分组，将键相同的数据分发到同一个并行实例中进行处理。这样每个并行实例都拥有独立的键控状态。 - 访问和更新键控状态：通过
RuntimeContext对象可以访问当前并行实例的键控状态。通过调用getState()方法可以获取键控状态的引用，并可以使用状态引用来读取和更新状态的值。 - 使用键控状态进行计算：在处理流数据时，可以使用键控状态来保存和更新需要跟踪的状态信息。例如，可以使用键控状态来实现累加器、计数器、窗口函数等功能。
- 清理和维护键控状态：Flink会自动根据指定的保留策略来清理不再需要的键控状态。可以通过设置不同的保留策略来控制状态的大小和生命周期，以适应不同的应用场景。
在Flink中，键控状态广泛应用于实时数据处理、流式ETL、事件驱动应用等场景。它可以帮助开发人员轻松地维护和管理流数据的状态，从而实现更复杂的流处理逻辑。
腾讯云提供了腾讯云流计算 TCE 和腾讯云数据流 DAAS 等产品来支持流数据处理和状态管理。您可以访问以下链接了解更多详情：
- 腾讯云流计算 TCE：https://cloud.tencent.com/product/tce
- 腾讯云数据流 DAAS：https://cloud.tencent.com/product/daas
相关·内容
关于在flink中使用states的最佳实践，我有两个问题：
我什么时候该用它？关于“键控状态”与“会话窗口”的
使用键控状态而不是使用映射到某些id的windowAssigner和sessionWindow有什么不同？
浏览 1提问于2019-07-22得票数 0
假设我在一个键控过程之后得到了一个流。DataStream<T> stream= sourceStream.keyBy(key).window(window).apply(function);
结果流是否仍然是键控的？我能在那个流中使用一些关键的状态吗？
浏览 3提问于2021-03-21得票数 2
回答已采纳
在阅读了flink文档(以下相关部分)之后，我仍然不完全理解原子性和密钥分布。例如，考虑一个由keyby->平面映射(包含映射状态)组成的图，并将并行性设置为具有4个任务槽的1，flink是否确保每个键在分布式环境中只存在一次(在一个任务槽中)，它是原子单元吗？您可以将键控状态视为已分区或分块的运算符状态，每个键只使用一个状态分区。每个键状态在逻辑上都绑定到<parallel-operator-instance, key&
浏览 4提问于2017-08-17得票数 1
回答已采纳
在广播模式的文档中，提到没有RocksDB状态后端：
No RocksDB state backend: Broadcast state is kept in-memory at runtime and如果应用程序使用rocksdb作为状态后端，这会如何影响savepoint行为？这是否意味着在保存点期间没有存储状态，因此也没有恢复状态？
浏览 2提问于2020-06-22得票数 1
回答已采纳
我想在我的Flink作业(Scala)中使用内存中的缓存，这样我就能够为键设置TTL (生存时间)。我一直在寻找解决方案，找到了芭乐。但是，我不确定它是否适用于Flink (v1.6.3- Scala)，因为我无法在Flink shell中加载任何版本的Guava。scala> :require flink-shaded-guava-18.0-6.0.jar
The path 'flink-shaded-guava-18.0-6.0.jar' cannot be
浏览 30提问于2019-03-20得票数 0
我有一个数据流，我在其中添加了一个RichFilter来过滤掉不合适的数据，同时使用flink状态。我想用一个键控处理函数来处理这个过滤出来的数据，因为我想在这个处理函数中使用flink valueState。但是因为filter的输出不是键控流，所以我不能用键控进程函数来链接它，除非我再次通过相同的字段键控它。 现在，这是有效的，但是有没有一种更简单的方法来做这件事，而不是键入两次？
浏览 22提问于2020-07-28得票数 0
2回答
我已经编写了一个使用Guava缓存的Flink作业。缓存对象是在main()函数中调用的run()函数中创建和使用的。main() {}
//create and use Guava cache object here如果我以某种程度的并行性运行这个Flink作业，那么所有的并行任务会使用相同的缓存对象吗？如果不是，我如何让它们都使用一个缓存？
缓存在流的process()函数中
浏览 6提问于2019-03-27得票数 0
嗨，我是Flink的新手，并试图用下面的场景找出一些最佳实践：这将导致输出Kafka主题中的重复消息。
我怎么才能阻止这一切？我需要将“已处理”的Flink状态
浏览 3提问于2022-09-19得票数 0
1回答
我有一个带有一些键的流，我想为每个键存储一些状态。.keyBy(new MyKeySelector()) keyedState = new ...(); ...} 正如您在上面看到的，我已经将状态变量创建为一个映射，其中的键与keyBy()中的键匹配，这样我就可以为每个键存储不同的状态
浏览 27提问于2021-01-22得票数 0
我是flink的新手，想了解如何使用FLINK运行我的用例:应用程序有三个输入数据源a)历史数据b)从kafka获取所有实时事件c)获取将具有触发条件的控制事件 由于应用程序正在处理历史数据，因此我认为我将合并历史数据和实时数据
浏览 37提问于2020-07-01得票数 1
这是一个非常广泛的问题，我是Flink的新手，正在研究将其作为当前分析引擎的替代品的可能性。例如{“location.alarm”：value，“location.traceability”：value，“TimeStamp”：value} Flink使用什么方法来缓存值，在这种情况下是当前的可追溯性代码也许这不是Flink可以处理的那种过程
浏览 17提问于2020-04-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我们有一个Flink管道，通过将数据与相同的键("client-id")结合在同一个窗口中，聚合每个“客户端”的数据。这个问题是微不足道的并行性的，并且输入Kafka主题有几个分区(与Flink并行性相同的数字)--每个分区都包含一个客户端的子集。也就是说，一个客户端总是在一个特定的Kafka分区中。注意:我们实际上是在使用带有Flink后端的Apache，但是我试图尽可能地简化这个问题。Beam使用的是FixedWindows，其次是Combine.perKey
浏览 5提问于2021-11-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我目前正在研究Flink上的可伸缩性。从1.2.0版本开始，引入了动态重标度。我正在寻找一个长时间运行的任务，它从Kafka源读取数据。
关于动态重标度的问题。要扩展我的flink应用程序，例如:添加新的任务管理器，必须重新启动作业/纱线会话才能使用新添加的资源？我认为可以编写Yarn客户端来部署新的任务管理器并使其与作业管理器对话，这在现有的flink纱线客户端应用程序中已经可用了吗？
浏览 1提问于2017-04-18得票数 5
回答已采纳
在下面的Flink作业中，我尝试将键流有状态函数(MapState)与后端类型的RockDB一起使用，.addSource(consumer).name("MyKafkaSourcecache.put(value.getEventId(), Boolean.TRUE) }在未来，我想要取消并行性(从2到4)，所以我的问题是，如何实现可重扩展的键控状态，以便在改变并行性之后，我可以将相应的缓存<e
浏览 3提问于2020-05-04得票数 3
回答已采纳
据我理解，Flink中的运算符有源运算符、变换运算符等。对于Flink中的运算符，我的理解是否正确？在操作符状态中，Flink是为每个作业/任务维护每个操作符的状态(map()、or ()等)还是维护一个完整作业/任务的状态？另外，如果我的作业提交了多个并行性，那么每个槽会有自己的状态吗？Flink是否会维持两个不同的州，或者它将维持两个工作的一个州。
浏览 0提问于2019-07-22得票数 2
回答已采纳
我尝试使用ExecutionConfig.setMaxParallelism()方法为Flink作业设置最大并行度，但似乎不起作用。setMaxParallelism()是如何工作的？
浏览 17提问于2019-02-07得票数 1
为什么TumblingProcessingTimeWindows为每个到达的元素代码指定一个窗口，如下所示？例如，一个启动时间为1s和结束时间为5s的TimeWindow，那么时间之间的所有元素都需要一个窗口，但是从下面的代码中，每个元素都会得到一个新窗口，为什么呢？ @Override
public Collection<TimeWindow> assignWindows(Obj
浏览 8提问于2022-08-14得票数 1
我们正在与flink一起进行异步IO调用。很多时候，IO调用是重复的(相同的参数集)，我们调用的大约80%的API对相同的参数返回相同的响应。所以，我们不想再打电话了。我们认为我们可以使用状态来存储先前的响应并再次使用它们。问题是，尽管我们的响应可以再次使用，但此类响应的数量很大，因此需要大量的内存。是否有一种方法可以在需要时将其持久化以驱动和查询？
浏览 7提问于2020-02-03得票数 2
回答已采纳
我正在为一个大容量流用例(每秒数以千万计的事件)开发一个DataStream-based Flink应用程序。这些数据是从卡夫卡主题中消耗的，并且已经根据特定的键进行了切分。我的意图是在Flink端创建特定于键的状态，以运行自定义分析。我无法解决的主要问题是，如何创建键控状态，而不对keyBy()强加的传入数据进行重新配置。我可以保证Flink作业的最大并行性将小于或等于源Kafka主题中的分区数，因此逻辑上没有必要进行洗牌。StackOverflow问题的答案表明，可
浏览 4提问于2022-08-08得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
