使用Flink的State Processor API实现状态的读取和写入

最新推荐文章于 2025-05-17 15:39:21 发布
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文章标签： flink 大数据 Flink
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本文介绍了如何使用Flink的State Processor API进行状态的读取和写入。通过实现StateProcessor接口，我们可以读取并修改Flink应用程序的状态，这对于状态迁移、备份和恢复至关重要。文中给出了读取和写入状态的代码示例，帮助读者理解如何在实际场景中应用State Processor API。

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Flink是一个开源的流处理框架，提供了State Processor API来处理状态的读取和写入。通过State Processor API，可以轻松地访问和修改Flink应用程序的状态，这对于状态的迁移、备份和恢复等场景非常有用。本文将介绍如何使用State Processor API实现状态的读取和写入，并提供相应的源代码示例。

  1. 引入依赖

首先，需要在项目中引入Flink的相关依赖。可以使用Maven或Gradle等构建工具，在项目的构建文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId
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【Flink】Flink 通过 State Processor API 实现状态的读取和写入
九师兄
05-21 1077
1.概述 在 1.9 版本之前，Flink 运行时的状态对于用户来说是一个黑盒，我们是无法访问状态数据的，从 Flink-1.9 版本开始，官方提供了 State Processor API 这让用户读取和更新状态成为了可能，我们可以通过 State Processor API 很方便的查看任务的状态，还可以在任务第一次启动的时候基于历史数据做状态冷启动。从此状态对于用户来说是透明的。下面就来看一下 State Processor API 的使用。 <dependency> <g.
State Processor API：如何读写和修改 Flink 应用程序的状态
SmartSi
03-03 301
Flink 1.9 无论是在生产环境中运行 Apache Flink 还是在调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何读写以及更新 Flink Savepoint 中的状态？为了解决这个问题，在 Apache Flink 1.9.0 版本引入了 State Processor API，扩展 DataSet API 实现读写以及修改 Flink Savepoint 和 Checkpoint 中状态。 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。.
Flink 通过 State Processor API 实现状态的读取和写入
JasonLee实时计算
04-09 1283
大家好，我是 JasonLee。在 1.9 版本之前，Flink 运行时的状态对于用户来说是一个黑盒，我们是无法访问状态数据的，从 Flink-1.9 版本开始，官方提供了 State Processor API 这让用户读取和更新状态成为了可能，我们可以通过 State Processor API 很方便的查看任务的状态，还可以在任务第一次启动的时候基于历史数据做状态冷...
Flink之state processor api读取checkpoint文件
sanhongbo的博客
01-10 1778
什么是State Processor API 官方文档说明：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/libs/state_processor_api.html 目的 使用 State Processor API 可以 读取、写入和修改 savepoints 和 checkpoints ,也可以转为SQL查询来分析和处理状态数据。定位作业中的问题。 使用方式介绍 引入pom <!--读checkpoint--
Flink 状态处理器 API
京河小蚁的博客
06-18 511
Apache Flink 的状态处理器 API 提供了强大的功能来使用 Flink 的 DataStream API 读取、写入和修改保存点和检查点BATCH。由于DataStream 和 Table API 的互操作性，您甚至可以使用关系 Table API 或 SQL 查询来分析和处理状态数据。例如，您可以获取正在运行的流处理应用程序的保存点，并使用 DataStream 批处理程序对其进行分析，以验证应用程序的行为是否正确。或者，您可以从任何存储读取一批数据，对其进行预处理，然后将结果写入用于引导流应
如何读取，写入和修改 Flink 应用程序的状态
大数据基础入门教程
03-11 1932
如何读取，写入和修改 Flink 应用程序的状态 本文主要介绍 Flink 的状态管理，非常实用。 过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点（savepoint）中保存的 state？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...
Flink使用状态处理器API写入和读取保存点
东城庞太师
05-26 493
目录 写入保存点 主类 pom.xml 结果输出 读取保存点 主类 结果输出 写入保存点 主类 package myflink.State_Processor; import org.apache.flink.api.common.state.ListState; import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Type.
Flink之state processor api实践
longlovefilm的博客
11-26 1192
前不久，Flink社区发布了FLink 1.9版本，在其中包含了一个很重要的新特性，即state processor api，这个框架支持对checkpoint和savepoint进行操作，包括读取、变更、写入等等。 savepoint的可操作带来了很多的可能性： 作业迁移 　　1.跨类型作业，假如有一个storm作业，将状态缓存在外部系统，希望更好的利用flink的状态机制来增加作业的稳定和减少数据的延迟，但如果直接迁移，必然面临状态的丢失，这时，可以将外部系统的状态转换为flink作业的savepo
Flink读取state的状态
hellojoy的博客
12-20 1085
1、复制flink opt目录下的flink-queryable-state-runtime_2.11-1.9.0.jar包到lib目录 2、修改配conf/flink-conf.yaml配置文件 添加如下配置 # queryable-state queryable-state.enable: true 3、提交如下代码示例 public class WordCount { pub...
Flink之状态之状态获取
weixin_30439067的博客
08-01 1969
1.什么是状态 对于任何一个操作，都可以被看成是一个函数，比如y=f(x)，如果对于同一个x的任何一次输入，得到的y都是相同的，则可以认为这个函数是无状态，否则，这个函数就是有状态的。Flink的一大特点就在于对状态的支持。 2.Keyed State和Operator State Keyed State Keyed State正如其名，总是和具体的key相关联，也只能在keyedStre...
Flink 1.13.2 日志配置优化：保留最近 7 天日志文件
RodJohnsonDoctor的专栏
05-15 271
Apache Flink 1.13.2 默认的日志配置存在局限性，无法满足生产环境中长时间保留日志的需求。默认配置仅基于文件大小滚动日志，且最多保留10个文件，缺乏时间维度的管理。为解决这一问题，可以通过修改log4j.properties文件，实现日志按天滚动并保留最近7天的日志文件。具体优化包括：使用TimeBasedTriggeringPolicy按天滚动日志，并通过DefaultRolloverStrategy设置日志保留策略。这一优化在确保日志可用性的同时，有效控制了存储成本，便于故障排查和历史数
Flink 数据传输机制
最新发布
╮(╯_╰)╭ Don't expect me to reply to you in time
05-17 551
组件作用影响因素缓存传输数据性能、吞吐、背压Serializer序列化/反序列化数据CPU、网络带宽决定数据流向并行度、数据分布流量控制机制下游处理速度Shuffle多并行任务间数据重分布网络 I/O、CPU 开销。
Dinky 安装部署并配置提交 Flink Yarn 任务
主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi
05-13 1095
Dinky 安装部署并配置提交 Flink Yarn 任务
hudi + flinksql 处理 金额汇总的实时场景
LXP
05-14 978
Hudi与FlinkSQL结合处理实时金额汇总场景，通过FlinkSQL的声明式流处理简化开发，无需编写复杂Java代码，同时利用Hudi的事务性存储管理明细与聚合数据的实时更新，如处理退单和金额修正。架构设计包括Kafka作为事件流缓冲层，FlinkSQL进行流处理，Hudi存储明细和聚合表，支持下游查询。核心步骤包括定义Kafka源表、去重与过滤、实时金额汇总、写入Hudi聚合表以及执行实时写入。关键技术细节涉及处理退单等更新场景、数据一致性保障、性能优化和明细数据存储。此方案适用于电商GMV监控、用户
Flink SQL、Hudi 、Doris在数据上的组合应用
LXP
05-16 819
Flink 是 Apache 顶级的流批一体化计算引擎，Flink SQL 是其提供的 SQL 接口，支持用 SQL 语法实现实时数据处理（如实时 ETL、实时聚合、实时报表等），并支持流（实时）和批（历史）数据的统一处理。：Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是 Apache 顶级项目，专注于解决数据湖（如基于 HDFS、S3 的存储）的。，专注于解决高并发、低延迟的复杂查询需求（如多维聚合、即席查询），适合构建企业级数据分析平台。
Flink运维要点
weixin_42795092的博客
05-16 707
通过以上策略，可以构建稳定、高效的 Flink 运维体系，快速响应并解决各类生产问题。建议定期进行故障演练（如模拟 TaskManager 崩溃），验证应急预案的有效性。
Flink实时统计任务CPU异常排查与解决方案
jiedaodezhuti的博客
05-14 1128
检查跨节点网络延迟，优化Flink的taskmanager.network.memory.fraction参数。‌：部分Key数据量过大，导致对应Subtask的CPU负载远超其他节点（如分流后48个流并行度仅为2）。设置过高，导致单个节点负载过载（如32核节点设置2个slot被多个任务占用，总需求超过物理CPU核数）。‌：内存不足引发频繁GC，间接导致CPU利用率飙升（如Full GC占用大量CPU时间）。分流48个流，并行度为2，总需求CPU核数51 > 节点32核。
基于 Flink 的实时推荐系统：从协同过滤到多模态语义理解
小白的大数据之旅的博客
05-16 516
本文介绍了基于 Flink 的实时推荐系统，从协同过滤到多模态语义理解的技术演进。推荐系统通过分析用户行为数据，精准推送用户感兴趣的物品。协同过滤算法通过用户相似性进行推荐，而基于内容的推荐则通过物品特征匹配用户偏好。Flink 作为实时处理的“超级引擎”，具备高吞吐量、低延迟、流批一体化和强容错性，广泛应用于实时用户行为分析和物品更新推荐。多模态语义理解则通过融合文本、图像、音频等多模态数据，提升推荐的精准度和用户体验。文章还提供了基于 Flink 的实时用户行为分析代码示例，展示了如何通过 Kafka
Flink CDC—实时数据集成框架
深圳市多克创新科技有限公司
05-14 531
Flink CDC—实时数据集成框架
我的代码要怎么改才能满足题目要求：/*编写Scala代码，使用Flink消费Kafka中Topic为order的数据并进行相应的数据统计计算（订单信息对应表结构order_info, 订单详细信息对应表结构order_detail（来源类型和来源编号这两个字段不考虑，所以在实时数据中不会出现）， 同时计算中使用order_info或order_detail表中create_time或operate_time取两者中值较大者作为EventTime， 若operate_time为空值或无此列，则使用create_time填充，允许数据延迟5s， 订单状态order_status分别为1001:创建订单、1002:支付订单、1003:取消订单、1004:完成订单、1005:申请退回、1006:退回完成。 */ /*1、使用Flink消费Kafka中的数据，统计商城实时订单数量（需要考虑订单状态，若有取消订单、申请退回、退回完成则不计入订单数量，其他状态则累加）， 将key设置成totalcount存入Redis中。使用redis cli以get key方式获取totalcount值.*/ /*2、在任务1进行的同时，使用侧边流，使用Flink消费Kafka中的订单详细信息的数据， 实时统计商城中销售量前3的商品（不考虑订单状态，不考虑打折），将key设置成top3itemamount存入Redis中（ value使用String数据格式，value为前3的商品信息并且外层用[]包裹，其中按排序依次存放商品id:销售量，并用逗号分割）。 使用redis cli以get key方式获取top3itemamount值。 示例如下： top3itemamount：[1:700,42:500,41:100]*/ import org.apache.flink.api.common.eventtime.{SerializableTimestampAssigner, WatermarkStrategy} import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.api.common.state.{MapState, MapStateDescriptor, ValueState} import org.apache.flink.configuration.Configuration import org.apache.flink.connector.jdbc.{JdbcConnectionOptions, JdbcExecutionOptions, JdbcSink, JdbcStatementBuilder} import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.{RichSinkFunction, SinkFunction} import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.{RedisCommand, RedisCommandDescription, RedisMapper} import org.apache.flink.util.Collector import java.sql.PreparedStatement import java.text.SimpleDateFormat import java.time.Duration import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement} import sc
03-20
好的，我现在需要帮助用户修改他们的Scala代码，以实现使用Flink消费Kafka中的订单数据并进行统计计算。用户的需求包括两个部分：实时订单总数统计和销售量前三的商品统计，并将结果存入Redis。我需要仔细分析他们的...
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