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在Flink中，算子任务可以分为 有状态 和 无状态 两种状态。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果。 例如 Map 、 Filter 、 FlatMap 都是属于 无状态算子 。 而 有状态的算子任务，就是除了当前数据外，还需要一些其他的数据来得到
状态在Flink中叫做State，用来保存中间计算结果或者缓存数据。要做到比较好的状态管理，需要考虑以下几点内容： 状态数据的存储和访问 在Task内部，如何高效地保存状态数据和使用状态数据。 状态数据的备份和恢复 作业失败是无法避免的，那么就要考虑如何高效地将状态
8.1 Flink中的状态 8.1.1 概述 在Flink中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 **无状态的算子：**每个事件不依赖其它数据，自己处理完就输出，也不需要依赖中间结果。例如：打印操作，每个数据只需要它本身就可以完成。 **有状态的算子：**事件需要依赖中间或者外
本专栏案例代码和数据集链接： https://download.csdn.net/download/shangjg03/88477960 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 O
由于系统原因导致Flink作业无法正常运行的情况非常多，且很多时候都是无法避免的。对于Flink集群来讲，能够快速从异常状态中恢复，同时保证处理数据的正确性和一致性非常重要。Flink主要借助Checkpoint的方式保障整个系统状态数据的一致性，也就是基于ABS算法实现轻量级快
无状态计算的例子： 例如一个加法算子，第一次输入 2+3=5 那么以后我多次数据 2+3 的时候得到的结果都是 5 。得出的结论就是，相同的输入都会得到相同的结果，与次数无关。 有状态计算的例子： 访问量的统计，我们都知道 Nginx 的访问日志一个请求一条日志，基于此我们就
按照数据的划分和扩张方式，Flink中大致分为2类： Keyed States：记录每个Key对应的状态值 因为一个任务的并行度有多少，就会有多少个子任务，当key的范围大于并行度时，就会出现一个subTask上可能包含多个Key（），但不同Task上不会出现相同的Key（解决了shuffle的问题？） 常
Checkpoint的触发方式有两种 一种是数据源节点中的Checkpoint操作触发，通过CheckpointCoordinator组件进行协调和控制。 CheckpointCoordinator通过注册定时器的方式按照 配置的时间间隔触发数据源节点的Checkpoint操作 。数据源节点会向下游算子发出Checkpoint Barrier事件，供下游节点使用。
首先，当一个项目刚起步的时候，不能预知后续的访问量和并发能达到多少，在初步开发的架构选型中，采用前后端分离的架构。关于前后端分离架构，其优势如下： 前后端分离是一种软件系统架构模式，它将应用程序的前端和后端分离开发和部署。在这种架构中，前端和后
我们已经在开发者邮件列表上发起了关于 Flink 2.0 版本计划的讨论。我们相信现在是时候启动这个计划了，以便在明年作为 Apache Flink 的十周年庆典推出这个版本。欢迎大家参加关于 Flink 2.0 的愿景、功能、时间表、流程、路线图等方面的讨论！ 开发者邮件列表讨论地址：ht
