Flink原理与实现:详解Flink中的状态管理

详解 Flink 的状态管理 无状态的流处理:根据每一次当前输入的数据直接转换输出结果的过程,在处理中只需要观察每个输入的独立事件。例如, 将一个字符串类型的数据拆分开作为元组输出或将每个输入的数值加 1 后输出。Flink 中的基本转换算子 (map、filter、flatMap 等) 在计算时不依赖其他数据,所以都属于无状态的算子。有状态的流处理:根据每一次当前输入的数据和一些其他已处理的数据共同转换输出结果的过程,这些其他已处理的数据就称之为状态(state),状态由任务维护,可以被任务的业务逻辑访问。 阅读详情

上面Flink原理与实现的文章中,有引用word count的例子,但是都没有包含状态管理。也就是说,如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once),Flink引入了state和checkpoint。

首先区分一下两个概念,state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoint则表示了一个Flink Job,在一个特定时刻的一份全局状态快照,即包含了所有task/operator的状态。

Flink通过定期地做checkpoint来实现容错和恢复。

参考

Flink状态管理和恢复机制

Flink SQL实战:用SQL玩转实时流数据处理 随着实时数据处理需求的爆发式增长,如何用简洁高效的方式处理流数据成为关键。Flink SQL作为Apache Flink的核心组件,提供了基于SQL的声明式编程接口,让熟悉SQL的开发者能够快速上手实时流处理。本文将深入解析Flink SQL的核心概念、技术原理,并通过实战案例演示如何用SQL实现复杂流处理逻辑,涵盖数据清洗、聚合统计、多流关联、事件时间处理等核心场景。 阅读详情

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程序员椰子橙
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