01. Flink的状态机制

最新推荐文章于 2025-05-03 18:23:42 发布
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#flink #java

博客围绕Flink的状态展开，提出Flink到底什么是状态的疑问，并给出参考内容为Flink状态机制，聚焦于信息技术领域中Flink状态相关知识。
详解 Flink 的状态管理
weixin_44480009的博客
06-09 1992
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。
04. Flink的状态管理与容错机制
qq_21451945的博客
02-06 1408
本文主要介绍下Flink中的状态种类，Flink的检查点机制，状态后端，端到端的一致性保证还有Flink的任务重启和恢复策略。
【Flink】Flink 状态管理
w1992wishes的博客
07-21 1030
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
说一下Flink的状态机制
mischen520的博客
06-21 600
Flink在做计算的过程中经常需要存储中间状态，来避免数据丢失和状态恢复。选择的状态存储策略不同，会影响状态持久化如何和 checkpoint 交互。 Flink提供了三种状态存储方式：MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend。 ...
聊聊Flink框架中的状态管理机制
我这么骄傲的一个人。
05-27 698
在目前所有流式计算的场景中，将数据流的状态分为`有状态`和`无状态`两种类型。**无状态指的就是无状态的计算观察每个独立的事件，并且只根据最后一个事件输出结果**。举个栗子：一个流处理程序，从传感器接收温度数据然后在温度为90摄氏度发出报警信息。**有状态的计算则会根据多个事件输出结果**。举个栗子：计算过去一小时的平均温度，就是有状态的计算、若在一分钟内收到两个相差 20 度以上的温度读数，则发出警告等等。
Flink（二十四）—— Flink状态管理和容错机制介绍
weixin_42073629的博客
10-17 445
有状态的流数据处理 本文整理自去年8月11日在北京举行的 Flink Meetup 会议，分享嘉宾施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发，现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发。 1.1. 什么是有状态的计算 计算任务的结果不仅仅依赖于输入，还依赖于它的当前状态，其实大多数的计算都是有状态的计算。 比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景。count做为输出，在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去，那么count
001.flink内存分配机制
colossus——bigdata的专栏
04-30 2690
这里写自定义目录标题 本文基于flink 1.12的内存配置。 对于flink内存的设置，一般我们更关注taskmanager的设置，对于jobmanager,一般不会有内存分配的调优问题，而且相对更简单，本文就不再赘述相关配置，我们设置flink的taskmanager内存大小有三种方式： （1）设置总内存：total process memory （2）设置flink总内存：total flink memory （3）设置各个中间组件本身内存 这里以第一种为例，本程序跑在yarn上，使用参数：-yt
10. Flink 状态管理与检查点机制
Leeyehong_self的专栏
04-01 1104
1. Flink 状态管理 什么是有状态的计算？ 首先输入数据源源不断输入到Task里面 当计算的时候通过Getstate 从State容器里读取历史的状态 经过一系列处理又更新到State容器里面 将处理后的结果发送到下游 1.1 状态分类 相对于其他流计算框架，Flink 一个比较重要的特性就是其支持有状态计算。即你可以将中间的计算结果进行保存，并提供给后续的计算使用： state一般...
Flink 的状态机制
猫猫头
05-03 1187
灵活性：算子状态与键控状态的组合满足多样化需求。可靠性：检查点与重启策略保障故障恢复的一致性。扩展性：RocksDBStateBackend 支持 TB 级状态存储。智能化：自动状态清理和增量检查点降低运维成本。小状态优先：优先使用内存状态后端，配合 Checkpoint 提升性能。大状态优化：采用 RocksDBStateBackend，启用增量检查点和状态 TTL。监控与调优：通过 Flink Web UI 监控状态大小、检查点耗时，结合 Prometheus 实现异常预警。
17.Flink开发笔记二
04-20 676
Flink开发笔记二1. WindowFunction2. Watermark2.1. 分布式的Watermark2.2. DataStream和其他流之间的转换2.3. Window的抽象概念2.4. Window Trigger2.5. Window Evictor2.6. 1.11版本Watermark写法3. State 状态管理3.1. 算子状态（operator state）3.2. 键控状态（keyed state）3.3. 状态编程4. ProcessFunction API（底层 API）
flink-状态
天龙八部
12-10 2062
状态是程序运行数据处理的中间数据或缓存数据。在flink中有状态、状态后端和checkpoint概念，三者之间的关系为：状态为数据，状态后端为状态的管理员，checkpoint是管理员将状态数据进行快照的手段。
Flink的状态
weixin_44852067的博客
10-04 1918
有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。数据流中的数据有重复，想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感器数据流中的温度是否在持续上升。对一个时间窗口内的数据进行聚合分析，分析一个小时内某项指标的75分位或99分位的数值。
Flink State状态机制
wt334502157的博客
04-01 728
​ Operator State算子状态可以用在所有算子上，每个算子子任务或者说每个算子实例共享一个状态，流入这个算子子任务的数据可以访问和更新这个状态注意: 算子子任务之间的状态不能互相访问​ 算子状态的作用范围限定为算子任务。这意味着由同一并行任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态，状态对于同一任务而言是共享的。算子状态不能由相同或不同算子的另一个任务访问。
Flink（三十八）—— Flink 状态管理与 Checkpoint 机制
weixin_42073629的博客
10-20 929
一、状态分类 相对于其他流计算框架，Flink 一个比较重要的特性就是其支持有状态计算。即你可以将中间的计算结果进行保存，并提供给后续的计算使用： 具体而言，Flink 又将状态 (State) 分为 Keyed State 与 Operator State。 1.1 算子状态 算子状态 (Operator State)：顾名思义，状态是和算子进行绑定的，一个算子的状态不能被其他算子所访问到。官方文档上对 Operator State 的解释是：each operator state is bo
聊聊Flink：Flink的状态管理
riemann_的博客
12-22 1113
一、Flink的状态是什么？ 我们知道，Flink的一个算子可能会有多个子任务，每个子任务可能分布在不同的实例（即slot）上，我们可以把Flink的状态理解为某个算子的子任务在其当前实例上的一个变量，该变量记录了流过当前实例算子的历史记录产生的结果。当新数据记录流入时，我们需要结合该结果（即状态，State）来进行计算。 实际上，Flink的状态是由算子的子任务来创建和管理的。一个状态的更新和获取的流程如下图所示，一个算子子任务接收输入流，获取对应的状态，根据新的计算结果更新状态。一个简单的例子是对一个时
【Flink】状态管理
lxtx
11-23 3301
根据当前的输入可以直接转换得到输出结果，这种鼻子就是无状态算子，如map,flatMap,filter。
Flink中状态
m0_37689903的博客
07-01 1940
本文介绍了Flink中的状态，主要是5种按键分区状态和3种算子状态以及状态的保存
Apache Flink状态管理和容错机制介绍
Hadoop技术博文
08-24 1033
本文由韩非（Flink China社区志愿者）整理自8月11日在北京举行的 Flink Meetup 会议。分享嘉宾施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发...
Flink 状态机制详解
kankan_s的专栏
09-05 447
Flink 的状态管理机制是其流处理和批处理作业的关键组成部分，它允许作业在处理有状态操作时保持状态信息，并在故障恢复、状态迁移和容错性等方面发挥重要作用。
加载配置: 30 个参数 配置加载完成，检查点时间: Fri Aug 01 08:22:46 CST 2025 java.lang.NullPointerException: No key set. This method should not be called outside of a keyed context. at org.apache.flink.util.Preconditions.checkNotNull(Preconditions.java:76) at org.apache.flink.runtime.state.heap.StateTable.checkKeyNamespacePreconditions(StateTable.java:270) at org.apache.flink.runtime.state.heap.StateTable.get(StateTable.java:260) at org.apache.flink.runtime.state.heap.StateTable.get(StateTable.java:143) at org.apache.flink.runtime.state.heap.HeapMapState.get(HeapMapState.java:86) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.TtlMapState.lambda$getWrapped$0(TtlMapState.java:64) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.AbstractTtlDecorator.getWrappedWithTtlCheckAndUpdate(AbstractTtlDecorator.java:97) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.TtlMapState.getWrapped(TtlMapState.java:63) at org.apache.flink.runtime.state.ttl.TtlMapState.get(TtlMapState.java:57) at org.apache.flink.runtime.state.UserFacingMapState.get(UserFacingMapState.java:47) at com.tongchuang.realtime.mds.ULEDataanomalyanalysis$OptimizedAnomalyDetectionFunction.detectMissingTags(ULEDataanomalyanalysis.java:665) at com.tongchuang.realtime.mds.ULEDataanomalyanalysis$OptimizedAnomalyDetectionFunction.processBroadcastElement(ULEDataanomalyanalysis.java:614) at com.tongchuang.realtime.mds.ULEDataanomalyanalysis$OptimizedAnomalyDetectionFunction.processBroadcastElement(ULEDataanomalyanalysis.java:220) at org.apache.flink.streaming.api.operators.co.CoBroadcastWithKeyedOperator.processElement2(CoBroadcastWithKeyedOperator.java:133) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamTwoInputProcessorFactory.processRecord2(StreamTwoInputProcessorFactory.java:221) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamTwoInputProcessorFactory.lambda$create$1(StreamTwoInputProcessorFactory.java:190) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamTwoInputProcessorFactory$StreamTaskNetworkOutput.emitRecord(StreamTwoInputProcessorFactory.java:291) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.AbstractStreamTaskNetworkInput.processElement(AbstractStreamTaskNetworkInput.java:134) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.AbstractStreamTaskNetworkInput.emitNext(AbstractStreamTaskNetworkInput.java:105) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamOneInputProcessor.processInput(StreamOneInputProcessor.java:66) at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamTwoInputProcessor.processInput(StreamTwoInputProcessor.java:98) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.processInput(StreamTask.java:423) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.mailbox.MailboxProcessor.runMailboxLoop(MailboxProcessor.java:204) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.runMailboxLoop(StreamTask.java:684) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.executeInvoke(StreamTask.java:639) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.runWithCleanUpOnFail(StreamTask.java:650) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.invoke(StreamTask.java:623) at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.doRun(Task.java:779) at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run(Task.java:566) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
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08-02
在Flink中，广播状态是全局的，而键控状态是与特定的key关联的。在`processBroadcastElement`方法中，我们无法访问键控状态，因为此时没有具体的key。 我们之前尝试在广播处理中检测从未出现过的tag，并访问了`...
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