流应用程序的状态存储的位置是可以配置的（例如存储在master节点或HDFS）。 如果程序失败（由于机器，网络或软件故障），Flink将停止分布式数据流。...barriers不会中断流的流动，非常轻量级。 来自不同快照的多个barriers可以同时在流中出现，这意味着可以同时发生各种快照。 ? barriers在数据流源处被注入并行数据流中。...之后，它恢复处理来自所有输入流的记录，在处理来自流的记录之前优先处理来自输入缓冲区的记录。 2.2 state 当运算符包含任何形式的状态时，此状态也必须是快照的一部分。...生成的快照现在包含： 对于每个并行流数据源，创建快照时流中的偏移/位置 对于每个运算符，存储在快照中的状态指针 ? 2.3 Exactly Once vs....对于要求所有记录始终具有超低延迟（几毫秒）的应用程序，Flink可以在checkpoint期间跳过流对齐。
有状态操作的一些示例： 当应用程序搜索某些事件模式时，状态将存储迄今为止遇到的事件序列。 在每分钟/小时/天聚合事件时，状态会保存待处理的聚合。...容错机制不断绘制分布式流数据流的快照。 对于状态较小的流式应用程序，这些快照非常轻量级，可以频繁绘制，而不会对性能产生太大影响。 流应用程序的状态存储在可配置的位置，通常在分布式文件系统中。...屏障不会中断流的流动，因此非常轻巧。 来自不同快照的多个屏障可以同时在流中，这意味着各种快照可能同时发生。 image.png 流屏障被注入到流源的并行数据流中。...生成的快照现在包含： 对于每个并行流数据源，启动快照时流中的偏移量/位置 对于每个运算符，指向作为快照的一部分存储的状态的指针 image.png 从检查点恢复 这种机制下的恢复很简单：一旦发生故障，Flink...对齐仅适用于具有多个前任（连接）的运算符以及具有多个发送者的运算符（在流重新分区/洗牌之后）。
Apache Flink流式传输 本次培训主要专注在四个重要的概念：连续处理流数据，事件时间，有状态的流处理和状态快照。...从概念上来说，至少输入可能永远不会结束，因此我们被迫在数据抵达时进行连续处理。 在Flink中，应用程序由用户定义的算子转换的数据流组成。...但是Flink也可以从很多数据源中获取有界的，历史的数据。类似的，Flink应用程序生成的结果流可以发送到各种系统，Flink中保存的状态可以通过REST API访问。...Flink应用程序在分布式集群上并行运行。给定运算符的各种并行实例将在单独的线程中独立执行，并且通常将在不同的机器上运行。 有状态运算符的并行实例集实际上是分片键值存储。...状态始终在本地访问，这有助于Flink应用程序实现高吞吐量和低延迟。您可以选择在JVM堆上保持状态，或者它太大了，有效的组织在磁盘数据结构上。
您可以使用DataStream API、ProcessFunction API和SQL API的选定子集来开发Flink流应用程序。...稳定（@Public）不断发展（@PublicEvolving） DataStream API 过程函数 流加入 间隔加入 有状态的运算符 具有HDFS的FsStatebackend 具有HDFS的RocksDBStateBackend...分配角色时，必须在提交Flink作业的同一节点上安装Flink、HDFS和YARN Gateway角色。 确保Flink CSD文件在/opt/cloudera/csd 文件夹中。...设置您的HDFS主目录 您需要一个HDFS主目录来存储应用程序的临时日志和数据，以运行Flink作业。您必须为用户设置HDFS主目录，以避免在使用Flink时出错。...设置Flink客户端的Java可执行文件 您必须通过命令行为Flink客户端手动设置Java_home环境，以避免在使用Flink时出错。
Flink 1.9 之前的状态流处理现状 几乎所有复杂的流处理应用程序都是有状态的，其中大多数都是设计为运行数月甚至数年。...在每一个版本中，Flink 社区都添加了越来越多与状态相关的特性，以提高检查点执行和恢复的速度、改进应用程序的维护和管理。 然而，Flink 用户经常会提出能够“从外部”访问应用程序的状态的需求。...在使用批处理作业处理保存点（或检查点）的数据时，我们脑海中需要将每个任务状态的数据映射到数据集或表中。因为实际上，我们可以将保存点视为数据库。每个算子（由其 UID 标识）代表一个名称空间。...但是在设计此状态处理器功能时，我们还评估了 DataStream API 以及 Table API，他们都不能提供相应的功能支持。...总结 Flink 用户长时间以来都有从外部访问和修改流应用程序的状态的需求，借助于状态处理器 API，Flink 为用户维护和管理流应用程序打开了许多新可能性，包括流应用程序的任意演变以及应用程序状态的导出和引导
在生成时实时处理它或将流持久保存到存储系统，例如文件系统或对象存储，并在以后处理它。 Flink应用程序可以处理记录或实时流。...完全一次的状态一致性：Flink的检查点和恢复算法可确保在发生故障时应用程序状态的一致性。因此，故障是透明处理的，不会影响应用程序的正确性。...延迟数据处理：当使用水印在事件 - 时间模式下处理流时，可能会在所有相关事件到达之前完成计算。这类事件被称为迟发事件。...提交或控制应用程序的所有通信都通过REST调用。 这简化了Flink在许多环境中的集成。 5.2 以任何规模运行应用程序 Flink旨在以任何规模运行有状态流应用程序。...在传统架构中，应用需要读写远程事务型数据库。 相反，事件驱动型应用是基于状态化流处理来完成。在该设计中，数据和计算不会分离，应用只需访问本地（内存或磁盘）即可获取数据。
含有时间的流处理是有状态流处理的扩展，其中时间在计算中起一定作用。...在以下部分中，我们将重点介绍在使用含有时间的 Flink 应用程序时应考虑的一些问题。...然而，在分布式和异步环境中，处理时间并不能提供确定性，因为它容易受到记录到达系统（例如从消息队列）的速度，以及记录在系统内操作员之间流动的速度以及中断（计划的或其他的）的影响。...由于只能等待一段有限的时间，这限制了事件时间应用程序的确定性。 假设所有数据都已到达，事件时间操作将按预期运行，并产生正确且一致的结果，即使在处理无序或延迟事件时，或者在重新处理历史数据时也是如此。...请注意，有时当事件时间程序实时处理实时数据时，它们会使用一些处理时间操作以保证它们及时进行。 image.png 事件时间与水印 注意：Flink 实现了数据流模型中的许多技术。
您可以使用Flink大规模处理数据流，并通过流式应用程序提供有关已处理数据的实时分析见解。 Flink旨在在所有常见的群集环境中运行，以内存速度和任意规模执行计算。...DataStream API提供了Flink流应用程序的核心构建块：数据流及其上的转换。在Flink程序中，来自源的传入数据流通过定义的操作进行转换，从而导致到接收器的一个或多个输出流。 ?...程序可以将多种转换组合成复杂的数据流拓扑。除了诸如Map、过滤器、聚合之类的标准转换之外，您还可以在Flink运算符中创建窗口并将窗口合并。...状态和状态后端 有状态的应用程序通过存储和访问多个事件的信息的操作来处理数据流。您可以使用Flink将应用程序的状态本地存储在状态后端中，以确保在访问已处理数据时降低延迟。...为了简化应用程序的设计，您可以基于事件的创建时间或Operator处理事件的时间来创建Flink应用程序。 ? 仅使用事件时间，尚不清楚何时在应用程序中处理事件。
一，抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。 1，stateful streaming 最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。...通常，程序中的变换和数据流中的运算符之间存在一对一的对应关系。然而，有时，一个变换可能由多个转换算子组成。 三，Parallel Dataflows Flink中的程序本质上是并行和分发的。...在执行期间，流具有一个或多个流分区，并且每个运算符具有一个或多个运算符subtask。操作符subtask彼此独立，并以不同的线程执行，可能在不同的机器或容器上执行。...十四，总结 Flink作为一个流式处理的框架，在实时计算中也是很常见的。...Flink应用程序总共有以下三个部分： 1),Data source:Flink处理的输入数据 2),Transformations：Flink修改传入数据时的处理步骤 3),Data sink: flink
什么是流处理以及它是如何工作的？ 流处理意味着在接收数据后立即对其执行操作。在数据到达时立即处理数据可以提取其价值，而不是等待数据收集后再进行批处理。 默认情况下，大多数系统都是设计有高延迟的。...当组织为更快的处理进行架构时，特别是在旨在改进组织反应能力的用例中，它们会获得优势。 许多人使用的电视流媒体应用程序就是流处理可以如何改进前端体验和后端流程的很好例子。...与此同时，该应用程序可以设计为通过监控重新缓冲事件和区域故障的数据流来确保查看质量。将其与只能以预定的间隔提供中断数据的系统或应用程序进行比较，间隔以分钟、小时甚至天为单位。...当流式数据未实时处理时，它必须存储在传统文件系统或云数据仓库中，直到应用程序或服务请求该数据。这意味着每次您想要加入、聚合或丰富数据以使其为下游系统和应用程序做好准备时，都需要从头执行查询。...这些技术都有其优势，在某些用例中，结合使用这些技术也是有意义的。
用SQL分析数据流 越来越多的公司在采用流处理技术，并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案。其中许多应用程序专注于分析流数据。...但是，它会影响收集和处理多个记录的操作算子，例如窗口聚合。由于发布的结果无法更新，因此在Flink 1.2.0中必须丢弃在结果发布后到达的输入记录。...在版本1.2中，Flink的关系API的所有流式运算符（如过滤器，项目和组窗口聚合）仅发出新行并且无法更新以前发出的结果。相比之下，动态表格能够处理更新和删除修改。...结论和展望 Flink的关系型API能够很快实施流分析应用程序并用于多种生产环境。在这篇博文中，我们讨论了Table API和SQL的未来。这一努力将使更多人能够访问Flink和流处理。...如果您对使用SQL处理流的想法感到兴奋并希望为此付出努力，请提供反馈，加入邮件列表中的讨论，或者抓住JIRA问题进行工作。
流或事件处理应用程序可以或多或少地被描述为有向图，并且通常被描述为有向无环图（DAG）。在这样的图中，每个边表示数据或事件流，每个顶点表示运算符，会使用程序中定义的逻辑处理来自相邻边的数据或事件。...可以保证数据或事件最多由应用程序中的所有算子处理一次。 这意味着如果数据在被流应用程序完全处理之前发生丢失，则不会进行其他重试或者重新发送。...At-least-once-至少一次 有可能重复处理数据 应用程序中的所有算子都保证数据或事件至少被处理一次。这通常意味着如果事件在流应用程序完全处理之前丢失，则将从源头重放或重新传输事件。...即使是在各种故障的情况下，流应用程序中的所有算子都保证事件只会被『精确一次』的处理。...在面对任意故障时，不可能保证每个算子中的用户定义逻辑在每个事件中只执行一次，因为用户代码被部分执行的可能性是永远存在的。 那么，当引擎声明『精确一次』处理语义时，它们能保证什么呢？
点击蓝字 关注我们 #TSer# 时间序列知识整理系列，持续更新中 ⛳️ 赶紧后台回复"讨论"加入讨论组交流吧 ?...Flink本质上使用容错性数据流，这使得开发人员可以分析持续生成且永远不结束的数据（即流处理）。因为不用再在编写应用程序代码时考虑如何解决问题，所以工程师的时间得以充分利用，整个团队也因此受益。...Flink让应用程序在生产环境中获得良好的性能。...Flink通过水印来推进事件时间。水印是嵌在流中的常规记录，计算程序通过水印获知某个时间点已到。...例如，流处理应用程序从传感器接收温度读数，并在温度超过90度时发出警告。 有状态的计算则会基于多个事件输出结果。 ? 数据处理容错及一致性保障 在有状态的数据处理中，如何保障数据的一致性是一个关键点。
一些要求实时应用程序可以从Apache Flink 和Naiad 等数据流处理系统中受益，特别是在实时分析领域（例如预测分析和复杂事件处理）。...2.1 流式编程模型 Apache Flink 流API主要是处理无界流数据。...在形式上，这意味着在快照中维护因果顺序，使得在任务中传递的记录也从快照的角度发送。 3.2 非循环数据流的ABS 当执行过程被分成多个stages时，可以在不保存通道状态的情况下执行快照。...实现 我们为Apache Flink贡献了ABS算法的实现，以便为流运行时提供一次性处理语义。在我们当前的实现中，被阻塞的通道将所有传入的记录存储在磁盘上，而不是将它们保存在内存中，以提高可伸缩性。...在重新配置时，最后的全局快照状态在运算符中从分布式内存持久存储中恢复。 【完】
提交或控制应用程序的所有通信都是通过REST调用进行的。这简化了Flink在许多环境中的集成。 3.以任何规模运行应用程序 Flink旨在以任何规模运行有状态流应用程序。...为了得到最新数据的分析结果，必须先将它们加入分析数据集并重新执行查询或运行应用，随后将结果写入存储系统或生成报告。 b. 借助一些先进的流处理引擎，还可以实时地进行数据分析。...由于许多流应用程序旨在以最短的停机时间连续运行，因此流处理器必须提供出色的故障恢复能力，以及在应用程序运行期间进行监控和维护的工具。...1.7 * 24小时稳定运行 在分布式系统中，服务故障是常有的事，为了保证服务能够7*24小时稳定运行，像Flink这样的流处理器故障恢复机制是必须要有的。...方便集群服务移植: 通过使用 Savepoint，流服务应用可以自由的在不同集群中迁移部署。 方便Flink版本升级: 通过使用 Savepoint，可以使应用服务在升级Flink时，更加安全便捷。
本文[1]主要围绕flink任务的生命周期展开。 任务生命周期 Flink中的任务是执行的基本单位。在这里是执行操作符的每个并行实例。例如，并行度为5的运算符将使其每个实例由单独的任务执行。...最后，在Operator正常、无故障终止的情况下(例如，如果流是有限的，并且到达了流的终点),调用close()方法来执行操作符逻辑所需的任何最终处理操作(例如关闭任何连接或I / O流Operator...本文档的其余部分分为两部分，一部分描述一个任务在正常、无故障执行期间的各个阶段(见正常执行 Normal Execution[3])，另一部分(较短的部分)描述任务取消(见中断执行)时的不同顺序(见中断执行...这是在setInitialState()中完成的，在两种情况下特别重要： 1.当任务正在从失败中恢复并从最后一个成功的检查点重新启动时;2.当从保存点(savepoint[5])恢复时。...在执行检查点时，任务仍然可以接收输入数据，但数据将被缓存，并仅在检查点成功完成后才被下游处理和发送。 中断执行 在前面的部分中，我们描述了一直运行到完成的任务的生命周期。
这篇博文是关于网络堆栈的一系列帖子中的第一篇。 在下面的部分中，我们将首先深入了解流操作符所呈现的抽象，然后详细介绍Flink的物理实现和各种优化。...逻辑视图 Flink的网络堆栈在相互通信时为子任务提供以下逻辑视图，例如在keyBy（）要求的网络混洗期间。 ?...阻塞：仅在生成完整结果时向下游发送数据。 调度类型： 一次性（急切）：同时部署作业的所有子任务（用于流应用程序）。 第一个输出的下一个阶段（懒惰）：一旦任何生产者生成输出，就立即部署下游任务。...可以在生成结果之前或首次输出时安排目标。 批处理作业生成有界结果分区，而流式处理作业产生无限结果。 批处理作业也可能以阻塞方式产生结果，具体取决于所使用的运算符和连接模式。...（） 物理运输 为了理解物理数据连接，请回想一下，在Flink中，不同的任务可以通过插槽共享组共享相同的插槽。
保障 flink 作业在 配置迭代、flink 版本升级、蓝绿部署中的数据一致性，提高容错、降低恢复时间； 在此之前引入几个概念： Snapshot 状态快照 Flink 通过状态快照实现容错处理 Flink...[:runArgs]删除 Savepoint #$ bin/flink savepoint -d :savepointPath这将删除存储在 :savepointPath 中的 Savepoint。...附录：一致性语义确保精确一次（exactly once） # 当流处理应用程序发生错误的时候，结果可能会产生丢失或者重复。...（exactly once） Flink 通过回退和重新发送 source 数据流从故障中恢复，当理想情况被描述为精确一次时，这并不意味着每个事件都将被精确一次处理。...相反，这意味着 每一个事件都会影响 Flink 管理的状态精确一次。 Barrier 只有在需要提供精确一次的语义保证时需要进行对齐（Barrier alignment）。
Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理...在执行过程中，一个流有一个或多个流分区，每个算子有一个或多个算子子任务。运算符子任务彼此独立，并在不同的线程中执行，并且可能在不同的机器或容器上执行。 运算符子任务的数量是该特定运算符的并行度。...在本章中，我们将介绍 Flink 所提供的这些简单易用、易于表达的 API 和库。 流处理应用的基本组件 可以由流处理框架构建和执行的应用程序类型是由框架对 流、状态、时间 的支持程度来决定的。...因此，Flink 能够在应用程序发生故障时，对应用程序透明，不造成正确性的影响。...7 * 24小时稳定运行 在分布式系统中，服务故障是常有的事，为了保证服务能够7*24小时稳定运行，像Flink这样的流处理器故障恢复机制是必须要有的。
这些数字是粗略的值，它们并不全面——在文章的最后将进一步说明在进行计算过程中遗漏的部分。 Flink 流计算作业和硬件示例 ?...Flink 流计算作业拓扑示例 在本案例中，我将部署一个典型的 Flink 流处理作业，该作业使用 Flink 的 Kafka 数据消费者从 Kafka 消息源中读取数据。...为了简化处理，不考虑 CPU 和内存需求。但实际情况中，根据应用程序逻辑和正在使用的状态后端，我们需要注意内存。这个例子使用了一个基于 RocksDB 的状态后端，它稳定并且内存需求很低。...到目前为止，我只查看了 Flink 正在处理的用户数据。在实际情况中需要计入从磁盘访问的开销，包括到 RocksDB 的存储状态和检查点。...上述考虑是针对状态访问的，当新事件到达窗口运算符时，状态访问会持续进行，还需要容错启用检查点。如果机器或其他部分出现故障，需要恢复窗口内容并继续处理。
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