Flink 1.5.0 是 1.x.y 系列的第六个主要版本。与往常一样，它兼容之前 1.x.y 版本中使用 @Public 注解标注过的 API。
状态在 Flink 中叫作 State,用来保存中间计算结果或者缓存数据。根据是否需要保存中间结果，分为无状态计算和有状态计算。对于流计算而言，时间持续不断地产生，如果每次计算都是相互独立的，不依赖于上下游的事件，则是无状态计算。如果计算需要依赖于之前或者后续的事件，则是有状态计算。State 是实现有状态计算的下的 Exactly-Once 的基础。
Via：https://flink.apache.org/2019/06/26/broadcast-state.html 自版本 Flink 1.5.0 以来，Apache Flink 提供了一种新的状态类型，称为广播状态（Broadcast State）。在本文中，将解释什么是广播状态，并通过示例演示如何将广播状态应用在评估基于事件流的动态模式的应用程序，并指导大家学习广播状态的处理步骤和相关源码，以便在今后的实践中能实现此类的应用。
在 Apache Flink 1.5.0 中引入了广播状态（Broadcast State）。本文将描述什么是广播状态模式，广播状态与其他的 Operator State 有什么区别，最后说明一下在 Flink 中使用该功能时需要考虑的一些重要注意事项。
checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保 证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。
从版本1.5.0开始，Apache Flink具有一种称为广播状态的新型状态。 在这篇文章中，我们解释了广播状态是什么，并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例。 我们将引导您完成开发步骤和代码，以实现此应用程序。
作为 Flink 最基础也是最关键的容错机制，Checkpoint 快照机制很好地保证了 Flink 应用从异常状态恢复后的数据准确性。
Flink四大基石分别是：Time （时间）、Window（窗口）、State （状态）、Checkpoint（检查点）。
摘要：本文整理自阿里云高级开发工程师 Apache Flink Committer、Flink 1.16 Release Manager 黄兴勃（断尘），在 FFA 2022 核心技术专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
随着互联网的快速发展，数据量呈爆炸性增长，安全分析领域面临着前所未有的挑战。传统的安全分析方法在处理海量数据时显得力不从心，无法满足实时、高效的需求。为了解决这一问题，Flink作为一种实时数据处理框架，逐渐在安全分析领域崭露头角。本文将基于涂鸦SOC平台建设经验浅谈Flink在安全分析领域的应用。
本文来自9月1日在成都举行的Apache Flink China Meetup，分享来自于云邪。
对黑名单中的IP进行检测过滤。IP黑名单的内容会随时增减，因此是可以随时动态配置的。
本文重点介绍开发人员在有状态流处理应用中使用 Flink 的 Keyed State 的函数或算子评估性能时应牢记的3个重要因素。
摘要本文将从状态的概念入手，详细介绍 Flink 中的状态分类、状态的使用、持久化及状态后端的配置。
一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联：全量加载 三、Hbase维表关联：LRU策略 四、Redis维表关联：实时查询 五、kafka维表关联：广播方式 六、自定义异步查询
在大数据技术栈的探索中，我们曾讨论了离线计算的Spark，而当谈到实时计算，就不得不提Flink。本文将集中讨论Flink，旨在详尽展示其核心概念，从而助力你在大数据旅程中向前迈进。
在Flink状态管理详解这篇文章中，我们介绍了Flink的状态都是基于本地的，而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎，分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题，那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢？Flink定期保存状态数据到存储上，故障发生后从之前的备份中恢复，整个被称为Checkpoint机制，它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。本文将介绍Flink的Checkpoint机制的原理。本文会使用多个概念：快照（Snapshot）、分布式快照（Distributed Snapshot）、检查点（Checkpoint）等，这些概念均指的是Flink的Checkpoint机制，读者可以将这些概念等同看待。
Checkpoint 机制
在Flink中，同一个算子可能存在若干个不同的并行实例，计算过程可能不在同一个Slot中进行，不同算子之间更是如此，因此不同算子的计算数据之间不能像Java数组之间一样互相访问，而广播变量Broadcast便是解决这种情况的。
Checkpoint容错机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。Flink的Checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。
上次发文，提到了 Flink 可以非常高效的进行有状态流的计算，通过使用 Flink 内置的 Keyed State 和 Operator State，保存每个算子的状态。
在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用 Broadcast State。Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的新特性。
在说背景前，先说一下标题的结论：你配置的 rocksdb 只会影响 flink 任务中 keyed state 存储的方式和地方，flink 任务中的 operator state 不会受到影响。
主要是当Flink开启Checkpoint的时候，会往Source端插入一条barrir，然后这个barrir随着数据流向一直流动，当流入到一个算子的时候，这个算子就开始制作checkpoint，制作的是从barrir来到之前的时候当前算子的状态，将状态写入状态后端当中。然后将barrir往下流动，当流动到keyby 或者shuffle算子的时候，例如当一个算子的数据，依赖于多个流的时候，这个时候会有barrir对齐，也就是当所有的barrir都来到这个算子的时候进行制作checkpoint，依次进行流动，当流动到sink算子的时候，并且sink算子也制作完成checkpoint会向jobmanager 报告 checkpoint n 制作完成。
由于实时场景对可用性十分敏感，实时作业通常需要避免频繁重启，因此动态加载作业配置（变量）是实时计算里十分常见的需求，比如通常复杂事件处理 (CEP) 的规则或者在线机器学习的模型。尽管常见，实现起来却并没有那么简单，其中最难点在于如何确保节点状态在变更期间的一致性。目前来说一般有两种实现方式：
Checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保 证应用流图状态的一致性。Flink的Checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法 (分布式快照算法)。 参考：checkpoint
目前有赞实时任务主要以 Flink 为主，为了保证实时任务的容错恢复以及停止重启时的状态恢复，几乎所有的实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。由于 Savepoint 底层原理的实现和 Checkpoint 几乎一致，本文结合 Flink 1.9 版本，重点讲述 Flink Checkpoint 原理流程以及常见原因分析，让用户能够更好的理解 Flink Checkpoint，从而开发出更健壮的实时任务。
说明：本文分为四个部分内容：背景、Chandy_Lamport算法、Flink Checkpoint对齐机制和总结。
那么问题来了：配置每次变化都得手动修改代码，再重启作业吗？答案显然是否定的，毕竟实时任务的终极目标就是7 x 24无间断运行。Spark Streaming和Flink的广播机制都能做到这点，本文分别来简单说明一下。
1.下面哪个不是 Dataset的转换算子() A. readTextFile B reduce distinct D rebalance
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
在本系列的前几篇文章中，我们描述了如何基于动态更新的配置（一组欺诈检测规则）实现灵活的流分区，以及如何利用 Flink 的广播机制在运行时在相关算子之间分配处理配置.
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务：
day08_Flink高级特性和新特性 📷 BroadcastState 状态管理 broadcast state 广播变量状态 📷 应用场景 关联更新的规则，获取指定的数据（给ip得到经度纬度）=> 地图 API 获取到 省市区街道位置 需求 实时Flink DataStream 过滤出配置中（数据库）的用户，并在事件流中补全这批用户的基础信息。 需求流程 📷 开发步骤 package cn.itcast.flink.broadcast; import org.apache.fli
Flink1.14.2 Release版本已经在12月16日发布，主要是修复了Log4j导致的可执行任意代码的漏洞问题，但是还有一些非常重要的功能更新。
Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书，作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri，国内崔星灿翻译的，这本书非常详细、全面得介绍了Flink流处理，并且以气象数据的例子讲解其中的使用，我把其中一些比较重要的句子做了比较，并且分享给大家。有一些我不是很理解，需要以后慢慢去消化，我就不做详细的展开。
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。既然是对流式数据进行处理，那么就要面临数据在流动计算时，上下游数据通信以及数据处理速度不一致所带来的问题。 本文先从「生产者-消费者模式」的角度介绍了Flink中的数据传输，从而引出了「反压」的概念。接着介绍了Flink在V1.5前「基于TCP的反压机制」以及V1.5后「基于Credit的反压机制」分别如何实现网络流控。最后针对一个反压案例进行分析，介绍了如何进行反压定位和资源调优，并展示了调优结果。 希望在阅读完本文后，读者可以深入理解Flink节点反压的概念以及背后的原理，在遇到反压场景时，能够快速定位瓶颈点，并拥有一套基本的调优思路。
Flink是一个面向流处理和批处理的分布式数据计算引擎，能够基于同一个Flink运行，可以提供流处理和批处理两种类型的功能。 在 Flink 的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界的流；实时数据是一个没有界限的流：这就是所谓的有界流和无界流。
接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想。该方案已经落地内容商业化新闻如广告实时广告停单、实时报表、实时特征计算、游戏联运行为分析、数据异常检测等场景。
最近一次项目当中需要将大量数据保存再Flink程序当中用作缓存数据一共后续数据使用，隧对最近使用到的状态、检查点、保存点等原理和使用进行一个总结
本文作者：腾讯新闻商业化数据高级工程师 罗强 摘要 随着社会消费模式以及经济形态的发展变化，将催生新的商业模式。腾讯新闻作为一款集游戏、教育、电商等一体的新闻资讯平台、服务亿万用户，业务应用多、数据量大。加之业务增长、场景更加复杂，业务对实时计算高可靠、可监控、低延时、数据可回溯的要求也越来越迫切。比如新闻广告投放、停单、在线推荐、电商搜索中，更快的响应用户需求、精准计费停单，意味着着更好的用户体验和更多的收入。 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设
摘要 随着社会消费模式以及经济形态的发展变化，将催生新的商业模式。腾讯新闻作为一款集游戏、教育、电商等一体的新闻资讯平台、服务亿万用户，业务应用多、数据量大。加之业务增长、场景更加复杂，业务对实时计算高可靠、可监控、低延时、数据可回溯的要求也越来越迫切。比如新闻广告投放、停单、在线推荐、电商搜索中，更快的响应用户需求、精准计费停单，意味着着更好的用户体验和更多的收入。 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想。该方案已经落地内
Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。
①列举你使用的常用指令？ ②怎么查看服务是否开启？后面的参数都是什么意思？ ③怎么查看服务器内存使用情况？ ④日志查看指令？ ⑤跨机房怎么传输文件？
2019 年是大数据实时计算领域最不平凡的一年，2019 年 1 月阿里巴巴 Blink （内部的 Flink 分支版本）开源，大数据领域一夜间从 Spark 独步天下走向了两强争霸的时代。Flink 因为其天然的流式计算特性以及强大的处理性能成为炙手可热的大数据处理框架。
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