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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-793319.html
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在Flink中，算子任務可以分為 有狀態(tài) 和 無狀態(tài) 兩種狀態(tài)。 無狀態(tài)的算子任務只需要觀察每個獨立事件，根據(jù)當前輸入的數(shù)據(jù)直接轉換輸出結果。 例如 Map 、 Filter 、 FlatMap 都是屬于 無狀態(tài)算子 。? 而 有狀態(tài)的算子任務，就是除了當前數(shù)據(jù)外，還需要一些其他的數(shù)據(jù)來得到
狀態(tài)在Flink中叫做State，用來保存中間計算結果或者緩存數(shù)據(jù)。要做到比較好的狀態(tài)管理，需要考慮以下幾點內容： 狀態(tài)數(shù)據(jù)的存儲和訪問 在Task內部，如何高效地保存狀態(tài)數(shù)據(jù)和使用狀態(tài)數(shù)據(jù)。 狀態(tài)數(shù)據(jù)的備份和恢復 作業(yè)失敗是無法避免的，那么就要考慮如何高效地將狀態(tài)
8.1 Flink中的狀態(tài) 8.1.1 概述 在Flink中，算子任務可以分為無狀態(tài)和有狀態(tài)兩種情況。 **無狀態(tài)的算子：**每個事件不依賴其它數(shù)據(jù)，自己處理完就輸出，也不需要依賴中間結果。例如：打印操作，每個數(shù)據(jù)只需要它本身就可以完成。 **有狀態(tài)的算子：**事件需要依賴中間或者外
本專欄案例代碼和數(shù)據(jù)集鏈接：? https://download.csdn.net/download/shangjg03/88477960 相對于其他流計算框架，F(xiàn)link?一個比較重要的特性就是其支持有狀態(tài)計算。即你可以將中間的計算結果進行保存，并提供給后續(xù)的計算使用： 具體而言，F(xiàn)link?又將狀態(tài)?(State)?分為?Keyed?State?與?O
由于系統(tǒng)原因導致Flink作業(yè)無法正常運行的情況非常多，且很多時候都是無法避免的。對于Flink集群來講，能夠快速從異常狀態(tài)中恢復，同時保證處理數(shù)據(jù)的正確性和一致性非常重要。Flink主要借助Checkpoint的方式保障整個系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)的一致性，也就是基于ABS算法實現(xiàn)輕量級快
無狀態(tài)計算的例子： 例如一個加法算子，第一次輸入 2+3=5 那么以后我多次數(shù)據(jù) 2+3 的時候得到的結果都是 5 。得出的結論就是，相同的輸入都會得到相同的結果，與次數(shù)無關。 有狀態(tài)計算的例子： 訪問量的統(tǒng)計，我們都知道 Nginx 的訪問日志一個請求一條日志，基于此我們就
按照數(shù)據(jù)的劃分和擴張方式，F(xiàn)link中大致分為2類： Keyed States：記錄每個Key對應的狀態(tài)值 因為一個任務的并行度有多少，就會有多少個子任務，當key的范圍大于并行度時，就會出現(xiàn)一個subTask上可能包含多個Key（），但不同Task上不會出現(xiàn)相同的Key（解決了shuffle的問題？） ? 常
Checkpoint的觸發(fā)方式有兩種 一種是數(shù)據(jù)源節(jié)點中的Checkpoint操作觸發(fā)，通過CheckpointCoordinator組件進行協(xié)調和控制。 CheckpointCoordinator通過注冊定時器的方式按照 配置的時間間隔觸發(fā)數(shù)據(jù)源節(jié)點的Checkpoint操作 。數(shù)據(jù)源節(jié)點會向下游算子發(fā)出Checkpoint Barrier事件，供下游節(jié)點使用。
首先，當一個項目剛起步的時候，不能預知后續(xù)的訪問量和并發(fā)能達到多少，在初步開發(fā)的架構選型中，采用前后端分離的架構。關于前后端分離架構，其優(yōu)勢如下： 前后端分離是一種軟件系統(tǒng)架構模式，它將應用程序的前端和后端分離開發(fā)和部署。在這種架構中，前端和后
我們已經(jīng)在開發(fā)者郵件列表上發(fā)起了關于 Flink 2.0 版本計劃的討論。我們相信現(xiàn)在是時候啟動這個計劃了，以便在明年作為 Apache Flink 的十周年慶典推出這個版本。歡迎大家參加關于 Flink 2.0 的愿景、功能、時間表、流程、路線圖等方面的討論！ 開發(fā)者郵件列表討論地址：ht
