apache-flink-at-mediamath-rescaling-stateful-applications ；•flink中state的划分和介绍；•flink 中operator state在什么时候会进行...我们可以通过简单的source-map-sink管道轻松实现这一点，其中map函数从事件中提取event_value并将其下游发送到输出sink。这是一个无状态流处理的实例。...Apache Flink中的state Apache Flink是一个大规模并行分布式系统，它允许大规模的有状态流处理。...keyBy()操作(i)指定如何从每个事件中提取一个键，(ii)确保具有相同键的所有事件总是由相同的并行operator实例处理。...结束 通过本文，我们希望您现在对可伸缩状态在Apache Flink中如何工作以及如何在真实场景中利用可伸缩有了一个清晰的认识。
/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）。...什么是广播状态 广播状态可以用于通过一个特定的方式来组合并共同处理两个事件流。第一个流的事件被广播到另一个 operator 的所有并发实例，这些事件将被保存为状态。...Apache Flink 中的广播状态来完成相应工作。...有两个数据流：操作行为流和模式流，在这一点上，我们并不关心数据流从何而来，这些流可以从 Apache Kafka、Kinesis 或任何其它系统中获取。...结论 在本文中，我们通过学习一个应用程序的实例，来解释 Apache Flink 的广播状态是什么，以及如何应用它来评估事件流上的动态模式，除此之外本文还讨论了广播状态的 API，并展示了相关源代码。
在使用react搭配react-router做应用的时候，你可能遇到这样的问题，当我从第一个页面过渡到第二个页面，然后返回之后，发现之前的页面的状态全部不见了，即回到了初始的状态。...因此，在这种情况下，保存之前的状态显得尤为亟待解决，下面是自己实践出来的几种方法，做一下分享，同时希望和各位一起探讨，看能不能有什么更好的办法。...可以看到，当从详情页面返回时，点击的激活状态依旧可以保存，但是列表滚动的高度并不能够保存，关于高度的恢复在下面会讲到。 解决方案二：当前页面弹窗 不占用路由，在当前页面直接已弹窗的形式加载详情页面。...看上去效果十分好，既能保存状态，也能保存滚动条的高度。...解决方案三：本地存储/redux数据仓库/参数传递 我把这三种方案归结为一种，因为实际上是在离开列表组件的时候保存当前的状态，然后在回到页面的时候根据之前保存的状态来进行现场恢复而已。
但当我们重新切换到 1 时，可以发现，Fragment1 中 RecyclerView 的 滚动位置 没有变化，所以可以证明 Fragment 的状态的确是被还原了。 那这是怎么做的呢？...destroyItem() 此方法用于销毁我们的指定Fragment,其内部把当前Fragment的状态根据下标保存到了 mSavedState 中。...} // 调用 mFragmentManager 去保存Fragment 的状态,并将其保存在了内部的 mSavedState 中 mSavedState.set(position...无论是 View 还是 Fragment ，其都具有 这个方法 onSaveInstanceState ,既然有保存的方法，那肯定也有还原的方法。...，主要原因是： Fragment 销毁时，会调用 destoryItem 方法，adapter内部会主动保存了当前的 Fragment 状态，并以当前下标作为 key 存到了一个list集合中，然后在调用
“ Apache Flink中提供了基于时间的窗口计算，例如计算五分钟内的用户数量或每一分钟计算之前五分钟的服务器异常日志占比等。因此Apache Flink在流处理中提供了不同时间的支持。” ?...处理时间(Processing Time) 处理时间是执行相应的操作时的系统时间。一般来说就是Apache Flink在执行某条数据的计算的时刻的系统时间。...事件时间是比较好理解的一个时间，就是类似于上面展示的log4j输出到日志中的时间，在大部分的场景中我们在进行计算时都会利用这个时间。例如计算五分钟内的日志错误占比等。...Apache Flink能够支持基于事件的时间设置，事件时间是最接近于事实需求的时间。我们通常的数据处理大部分是基于事件时间的处理。...那么在流式计算中做事件时间的处理基于某些原因可能就会存在问题，流处理在事件产生过程中，通过消息队列，到Flink的Source获取、再到Operator。中间的过程都会产生时间消耗。
这可能不适用于所有用例，但如果您的 Pipeline 必须维护内部状态（可能是进行一些聚合），则最好使状态可用于查询。 我们首先看看当我们使状态可查询以及何时查询时，在 Flink 内部的整体步骤。...使状态可查询 假设我们已经创建了一个具有可查询状态的 Pipeline 并通过 JobClient 提交了作业。...在创建任务实例时，会创建 Operator，如果发现 Operator 是可查询的，则对 Operator 的 ‘状态’ 的引用将保存在 KvStateRegistry 中，并带有一个状态名称。...然后客户端打开与 KvStateServer 的连接并使用 KvStateID 从注册表中获取状态。检索到状态后，将提交异步查询以从给定键的状态中获取值。得到的结果被序列化并发回客户端。...同时，状态在处理过程中作业会不断更新，因此客户端在查询时总是可以看到最新的状态值。
创作时间：2022 年 5 月 27 日 博客主页： 点此进入博客主页 —— 新时代的农民工 —— 换一种思维逻辑去看待这个世界 ---- 目录 状态概述 算子状态 键控状态 状态后端 -...Flink中的状态 Flink中的状态有一个任务进行专门维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态。大多数的情况下我们可以将Flink中状态理解为一个本地变量，存储在内存中。...状态自始至终是与特定的算子相关联的，在flink中需要进行状态的注册。 （此图来源于网络） Flink框架中有两种类型的状态：算子状态、键控状态。接下来我们具体的聊聊这两种状态。...联合列表状态 也将状态表示为数据的列表。它与常规列表状态的区别在于，在发生故障时，或者从保存点（savepoint）启动应用程序时如何恢复。...Flink 为每个 key 维护一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个 key 对应的状态。
作业状态越来越大，究竟发生了什么？ 在 Flink 作业中，无论是 SQL 还是 JAR 模式，常常会直接或者间接地使用到状态（State）。...当 Flink 进行快照时，用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中，以供后续的崩溃恢复。...OOM（内存不足），影响线上业务的稳定性，更影响心情 ╮（╯＿╰）╭ 很多用户面对持续崩溃的作业，以及磁盘上几十上百 GB 的快照文件，自己也随之崩溃了：这么大的状态，究竟里面存了什么？...能不能删点内容呢？...封装后的 State Processor API 在新的 Flink 版本中，还包含了封装后的 State Processor API，通过这个 API，我们不仅可以读取具体的状态文件，还可以按需生成状态数据以供新的
在 Flink 作业中，无论是 SQL 还是 JAR 模式，常常会直接或者间接地使用到状态（State）。当 Flink 进行快照时，用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中，以供后续的崩溃恢复。...OOM（内存不足），影响线上业务的稳定性，更影响心情 ╮（╯＿╰）╭ 很多用户面对持续崩溃的作业，以及磁盘上几十上百 GB 的快照文件，自己也随之崩溃了：这么大的状态，究竟里面存了什么？...能不能删点内容呢？下文笔者将带领大家分析 Flink 快照系统，找出影响大状态和数据倾斜的算子。...Flink 快照 _metadata 文件结构 在 Master State 的不定长结构中，也有自己的 Magic Number、数据长度等信息，通常不会有太多数据。...封装后的 State Processor API 在新的 Flink 版本中，还包含了封装后的 State Processor API（https://ci.apache.org/projects/flink
，因为某些原因需要临时离开交互场景，则需要对状态进行保存 在 React 中，我们通常会使用路由去管理不同的页面，而在切换页面时，路由将会卸载掉未匹配的页面组件，所以上述列表页例子中，当用户从详情页退回列表页时...，会回到列表页顶部，因为列表页组件被路由卸载后重建了，状态被丢失 如何实现 React 中的状态保存 在 Vue 中，我们可以非常便捷地通过 [1] 标签实现状态的保存，该标签会缓存不活动的组件实例...手动保存状态，是比较常见的解决方式，可以配合 React 组件的 componentWillUnmount 生命周期通过 redux 之类的状态管理层对数据进行保存，通过 componentDidMount...，我们需要研究如何自动保存状态 通过路由实现自动状态保存（通常使用 react-router） 既然 React 中状态的丢失是由于路由切换时卸载了组件引起的，那可以尝试从路由机制上去入手，改变路由对组件的渲染行为...，在需要处理的数据量较少时，使用手动状态缓存就可以解决大多数问题，但当情况复杂时，还需要尝试将缓存功能单独拎出来解决，以便在业务开发过程中更好地进行关注点分离 目前的实现都有各自的问题，但其探究过程十分有趣
今天在Rails的Model中遇到了一个问题—— 当我从Model类中获取了一个ActiveRecord对象，对其进行了一系列修改（尚未保存），我该如何确定究竟哪些修改了呢？...（设Model为Option,相关的的参数为correct） 我本来采取的方法是——在数据表中新增一个ori_correct参数，每次对象保存之前都和correct做到同步，这样一来，是不是correct...但是这样的缺点也显而易见——如果以后参数个数很多的话，岂不是得每一个都得来一个相应的ori_字段？...这样的话每个都要双份的建立字段，想象也觉得并不合理，总感觉Rails应该对这类问题有一个较好的解决方案。...（关于更多的关于ActiveModel::Dirty所支持的各种神奇功能，请在http://api.rubyonrails.org/中输入ActiveModel::Dirty）
TTL(Time To Live)功能在Flink 1.6.0中开始启动，并在Apache Flink中启用了应用程序状态清理和高效的状态大小管理。...当用户访问的事件结束后，我们就没有必要保存该用户的状态，但是用户的State仍占用存储空间。 Flink1.8.0引入了基于TTL的对于过期状态的清理，让我们能够对这些无效数据进行清除。...以下Java示例演示如何创建状态TTL配置并将其提供给状态描述符，该状态描述符将上述案例中的用户上次登录时间保存为Long值： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig...未来的Apache Flink版本中计划支持事件时间（Event Time）。 Flink内部，状态TTL功能是通过存储上次相关状态访问的附加时间戳以及实际状态值来实现的。...完整快照自动删除过期状态 当获取检查点或保存点的完整快照时，Flink 1.6.0已经支持自动删除过期状态。大家注意，过期状态删除不适用于增量检查点。
导语 Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制（GEO Replication）、快速扩容、灵活容错等特性，GEO Replication...可以原生支持数据和订阅状态在多个集群之间进行复制，GEO 目前在 Apache InLong 内部已经有长期稳定的实践，本文主要讲述 GEO 中的订阅状态的同步。...上述描述数据同步/复制的一个典型的场景，GEO Replication 中的另外一个场景就是订阅状态同步。...，在备集群中这条消息对应的 Ledger 是 Ledger-y，这里 Ledger-x 和 Ledger-y 没有直接关系，所以订阅状态（MDP）不能简单的直接映射。...总结与思考 Pulsar 的订阅状态复制，依赖于原生的 GEO Replication 机制，并且需要主备集群之间双向的交互，所以对于单向复制的 GEO 集群，订阅状态是不能实现订阅状态同步的。
其中，状态计算是流数据处理中的重要组成部分，用于跟踪和更新数据流的状态。...在 Spark Streaming 中，有两个主要的状态计算算子：updateStateByKey 和 mapWithState。...Spark Streaming 中的状态计算原理在 Spark Streaming 中，状态计算的基本原理是将状态与键（Key）相关联，并在每个时间间隔（batch interval）内，根据接收到的新数据更新状态...mapWithState 更灵活的状态计算介绍mapWithState 是 Spark 1.6 版本中引入的一种更强大和灵活的状态计算算子。...Apache Spark 提供的 updateStateByKey 和 mapWithState 两个状态计算算子为用户提供了强大的工具，使得在实时数据流中保持和更新状态变得更加容易。
Flink的保存点是一项独特而强大的功能，可以解决更新有状态应用程序的问题以及许多其他相关挑战。保存点是应用程序状态的一致快照，因此与检查点非常相似。...但是，与检查点相比，保存点需要手动触发，并且在停止应用程序时不会自动将其删除。保存点可用于启动状态兼容的应用程序并初始化其状态。保存点启用以下功能： 应用程序演化：保存点可用于演化应用程序。...可以从先前版本的应用程序中获取的保存点重新启动应用程序的固定版本或改进版本。也可以从较早的时间点启动应用程序（如果存在这样的保存点），以修复有缺陷的版本产生的错误结果。...集群迁移：使用保存点，可以将应用程序迁移（或克隆）到不同的集群。 Flink版本更新：可以使用保存点迁移应用程序以在新的Flink版本上运行。...暂停和恢复：可以通过保存一个点并停止它来暂停应用程序。在以后的任何时间点，都可以从保存点恢复应用程序。 归档：可以将保存点归档，以便将应用程序的状态重置为较早的时间点。
Apache Flink 作为一款真正的流处理框架，具有较低的延迟性，能够保证消息传输不丢失不重复，具有非常高的吞吐，支持原生的流处理。...二、Flink 中的时间概念 在 Flink 中主要有三种时间概念： （1）事件产生的时间，叫做 Event Time； （2）数据接入到 Flink 的时间，叫做 Ingestion Time； （3...而事件时间是事件产生的时间，在进入到 Flink 系统的时候，已经在 record 中进行记录，可以通过用提取事件时间戳的方式，保证在处理过程中，反映事件发生的先后关系。...由于这个事件时间比上次的事件时间大，所以水印被更新成 11:54。此时由于水印时间仍然小于窗口结束时间，所以仍然没有触发计算。...611106-20201206105644774-1954287544.png 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。
Apache Flink 作为一款真正的流处理框架，具有较低的延迟性，能够保证消息传输不丢失不重复，具有非常高的吞吐，支持原生的流处理。...二、Flink 中的时间概念 在 Flink 中主要有三种时间概念: （1）事件产生的时间，叫做 Event Time； （2）数据接入到 Flink 的时间，叫做 Ingestion Time； （3...三、Flink 为什么需要窗口计算 我们知道流式数据集是没有边界的，数据会源源不断的发送到我们的系统中。...由于这个事件时间比上次的事件时间大，所以水印被更新成 11:54。此时由于水印时间仍然小于窗口结束时间，所以仍然没有触发计算。 ?...此时，可以这个事件放到 sideoutput 队列中，额外逻辑处理。 ? 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。
为了防止发生故障时丢失数据，状态后端会定期将其内容快照保存到预先配置的持久性存储中。该RocksDB[1]状态后端（即RocksDBStateBackend）是Flink中的三个内置状态后端之一。...状态快照（即检查点[3]和保存点[4]）存储在远程持久性存储中，用于在作业失败的情况下还原本地状态。选择适合生产部署的状态后端取决于系统的可伸缩性，吞吐量和延迟要求。 什么是RocksDB？...在以下情况下，RocksDB是一个不错的选择： •您的工作状态大于本地内存所能容纳的状态（例如，长窗口，大keyed state[6]）；•您正在研究增量检查点，以减少检查点时间。...状态快照将持久保存到远程持久性存储中。在状态快照期间，TaskManager会为运行中的状态拍摄快照并远程存储。将状态快照传输到远程存储完全由TaskManager本身进行处理，而无需状态后端的参与。...[4] 保存点: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/ops/state/savepoints.html#what-is-a-savepoint-how-is-a-savepoint-different-from-a-checkpoint
Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点，有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时刻...在执行流应用程序期间，Flink 会定期保存状态的一致检查点，如果发生故障， Flink 将会使用最近的检查点来一致恢复应用程序的状态，并。重新启动处理流程。...恢复数据步骤： 重启应用 从 checkpoint 中读取状态，将状态重置 开始消费并处理检查点到发生故障之间的所有数据 Flink 还提供了可以自定义的镜像保存功能，就是保存点，Flink不会自动创建保存点...，因此用户（或者外部调度程序）必须明确地触发创建操作，保存点是一个强大的功能。... */ AT_LEAST_ONCE } 端到端状态一致性 目前我们接触的一致性保证都是Flink 流处理器内部保证的；而在真实应用中，流处理应用除了流处理器以外还包含了数据源（例如 Kafka
前言 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。...它与常规列表状态的区别在于，在发生故障时，或者从保存点（savepoint）启动应用程序时如何恢复。...适用场景： 1）适用于处理大状态、长窗口，或者大键值状态的有状态处理任务。 2）FsStateBackend 非常适用于高可用方案。...缺点：访问 State 的成本对比于基于内存的 StateBackend 会高很多，可能导致数据流的吞吐量剧烈下降。 适用场景： 1）最适合用于处理大状态、长窗口，或大键值状态的有状态任务处理。...4）对于使用具有合并操作状态的程序，如 ListState，随着时间累计超过 2^31 字节大小，将会导致接下来的查询中失败。 5、持久化策略 全量持久化策略 每次把全量 State 写入状态存储中。
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