大数据_Flink_Java版_状态管理(4)_状态后端---Flink工作笔记0065

本文详细介绍了Flink的状态管理,包括内存状态后端MemoryStateBackend、文件系统状态后端FsStateBackend以及RocksDBStateBackend。讨论了各种状态后端的优缺点,如内存后端的速度优势但安全性不足,FsStateBackend的容错性提升,以及RocksDB在内存和硬盘之间的平衡。此外,还提及了Flink配置文件flink-conf.yaml中的相关设置,并通过代码示例展示了如何在Java API中设置状态后端。

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然后我们再来看这个,状态后端,这个是个可插入的组件,他主要是用来管理状态的,比如,对状态的维护,还需要有对状态的容错对吧,所以,首先为了保存状态,都是把状态保存到内存中的,但是为了

容错防止,机器down掉,会丢失状态还需要把状态在硬盘中存储一份.

这些复杂的状态管理,在分布式下如果我们自己实现就非常复杂,但是flink给我们提供了这个状态

管理组件,叫做state backend 状态后端.

可以看到,状态后端主要负责,本地状态管理,以及将检查点checkpoint状态写入远程存储起来.

然后我们再来看一下状态后端组件,都是有哪些.

1.首先看这个MemoryStateBackend,这个是内存级的状态后端组件,这个会将键控状态作为内存对象管理,把键控状态放到taskmanager的jvm堆上,将checkpoint,放到jobmanager的内存中,特点是快,

但是光放到内存中,安全性不好,一般生产环境都不用这个.如果机器坏了容易丢失状态.

2.然后FsStateBackend,这个是将checkpoint放到远程的持久化文件系

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