Flink状态管理器配置

Flink state使用 讲解flink的state的分类以及如何使用 阅读详情


除了MemoryStateBackend不需要显示配置外,其他两种状态管理器都需要配置才能使用。Flink中有两种级别的StateBackend配置:

  • 应用层面配置:配置状态管理器只对当前应用有效,又称单任务配置;
  • 集群级别配置:配置对整个集群上所有应用有效,又称全局配置。

1 应用层面配置(单任务配置)

StreamExecutionEnvironment的setStateBackend()方法配置状态管理器。

env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints"));

注意这种方式会覆盖全局配置。

2 集群级别配置(全局配置)

全局配置通过flink-conf.yaml设置全局配置,具体参数如下:

  • state.backend设置state backend类型,可选值包括 jobmanager (MemoryStateBackend), filesystem (FsStateBackend), rocksdb (RocksDBStateBackend)。
  • state.checkpoints.dir设置checkpoints数据和元数据文件存储路径。
    配置示例:
# The backend that will be used to store operator state checkpoints
state.backend: filesystem
# Directory for storing checkpoints
state.checkpoints.dir: hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints
大数据运营可视化:Tableau+PowerBI数据看板搭建教程 当企业数据量从“GB级”跃升到“TB级”,运营人员面临的最大挑战不再是“如何收集数据”,而是“如何让数据说话”。数据看板作为“运营指挥中心的仪表盘”,能将零散的用户行为、业务指标、流量趋势浓缩成可快速解读的视觉语言。本文结合Tableau(自由探索的“数据瑞士军刀”)与PowerBI(微软生态的“组合家具”)两大工具,从需求分析→数据准备→指标设计→视图搭建→ dashboard 组合,一步步教你搭建符合业务逻辑的运营看板。 阅读详情

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文章目录01 引言02 Flink 知识结构2.1 Flink介绍2.2 环境准备2.3 Flink编程模型2.4 DataStream API2.5 Flink状态管理和容错2.6 DataSet API2.7 Table API & SQL2.8 Flink组件栈2.9 Flink部署与应用2.10 Flink监控与性能优化03 Flink 知识图谱04 文末 01 引言 最近因为工作需要用到了Flink,所以博主开了《Flink教程》专栏来记录Flink的笔记。 在学习Flink之前,我们必须

阿甘兄 4582

【Flink】Flink 状态管理

文章目录一、前言二、状态类型2.1、Keyed State2.2、Operator State三、状态横向扩展四、检查点机制4.1、开启检查点4.2、保存点机制五、状态后端5.1、状态管理器分类MemoryStateBackendFsStateBackendRocksDBStateBackend5.2、配置方式六、状态一致性6.1、端到端(end-to-end)6.2、Flink+Kafka 实现端到端的 exactly-once语义七、链接文档 一、前言 有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能,因为稍复

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flink15 flink状态管理之state backend

flink状态管理之state backendState Backend设置方法:MemoryStateBackendFsStateBackendRocksDBStateBackend3种方式小结修改state-backend的两种方式 State Backend 默认情况下 state会保存在TaskManager的内存中 checkpoint会存储在JobManager的内存中 state的存储和checkpoint的取决于State Backend的配置。Flink提供了3种State Backe

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