开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在Flink中广播变量和作为参数传递有什么不同？

在Flink中，广播变量和作为参数传递有以下不同之处：

作用范围不同：广播变量可以在整个作业中共享，而作为参数传递的变量只能在函数内部使用。
数据传递方式不同：广播变量通过网络广播的方式将数据发送给所有的并行任务，而作为参数传递的变量只能在函数调用时传递给对应的任务。
数据一致性不同：广播变量在任务启动时就会将数据广播给所有的并行任务，因此所有任务都能获得相同的广播变量值。而作为参数传递的变量在每次函数调用时都会传递给对应的任务，因此每个任务可能获得不同的参数值。
内存占用不同：广播变量会将数据复制到每个并行任务的内存中，因此会占用更多的内存空间。而作为参数传递的变量只在函数调用时传递给对应的任务，不会占用额外的内存空间。

在Flink中，广播变量适用于需要在整个作业中共享的数据，例如配置信息、字典表等。而作为参数传递适用于需要在函数内部使用的数据，例如计算中的临时变量、函数参数等。

对于广播变量，腾讯云提供了分布式缓存服务Tencent Distributed Cache（TDC），可以用于在Flink作业中共享数据。TDC可以将数据存储在分布式缓存中，并通过广播的方式将数据发送给所有的并行任务。您可以通过腾讯云官网了解更多关于TDC的信息：Tencent Distributed Cache (TDC)

对于作为参数传递的变量，腾讯云提供了弹性MapReduce（EMR）服务，可以用于在Flink作业中传递参数。EMR提供了灵活的作业配置和参数传递方式，可以满足不同场景下的需求。您可以通过腾讯云官网了解更多关于EMR的信息：弹性MapReduce (EMR)

相关搜索:C和C++中的外部变量有什么不同？Flink中的水印和触发器有什么不同？spark广播变量中的getvalue()方法和value()方法有什么不同为什么在javascript的函数中传递'null‘作为参数？在C中包含c文件和作为参数给出有什么不同？在Jshell中，println和printf有什么不同在Kotlin中传递和使用函数作为构造函数参数在Lua中，else if和else if有什么不同？在MacOS中，defaultSystemOutputDevice和defautOutputdevice有什么不同？在mongoose中findByIdAndRemove和findByIdAndDelete有什么不同？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

从实例和源码入手看 Flink 之广播 Broadcast

[源码分析] 从实例和源码入手看 Flink 之广播 Broadcast 0x00 摘要本文将通过源码分析和实例讲解，带领大家熟悉Flink的广播变量机制。 0x01 业务需求 1....该黑名单假设存在mysql中，Flink作业启动时候会把这个黑名单从mysql载入，作为一个变量由Flink算子使用。 2. 问题我们不想重启作业以便重新获取这个变量。...// 这里两个MapStateDescriptor是为了存取BroadcastState，这样在 processBroadcastElement和processElement之间就可以传递变量了。...// 模式始终存储在MapState中，并将null作为键。broadcast state始终表示为MapState，这是Flink提供的最通用的状态原语。...状态存取在processBroadcastElement和processElement之间传递的状态，是通过MapStateDescriptor的name为key，来存储在Flink中。

1.1K2 0

快速入门Flink (6) —— Flink的广播变量、累加器与分布式缓存

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！...，导致集群性能下降；广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何 function 上，而不需要多次传递给集群节点。...一句话解释，可以理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个 dataset 数据集广播出去，然后不同的 task 在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。...Broadcast 和 Accumulators 的区别： Broadcast(广播变量)允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。...广播变量可以进行共享，但是不可以进行修改 Accumulators(累加器)是可以在不同任务中对同一个变量进行累加操作。

2.5K3 0

全网第一 | Flink学习面试灵魂40问答案！

Flink中的广播变量，使用广播变量需要注意什么事项？...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...我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。...Flink在使用Window时出现数据倾斜，你有什么解决办法？注意：这里window产生的数据倾斜指的是不同的窗口内积攒的数据量不同，主要是由源头数据的产生速度导致的差异。...作业参数调优包括：并行度的设置，State的设置，checkpoint的设置。 13. Flink是如何处理反压的？和Spark有什么区别？Storm呢？

10.3K9 6

Flink学习笔记(4) -- Flink Broadcast & Accumulators & Counters &Distributed Cache

广播变量允许编程人员在每台机器上保持1个只读的缓存变量，而不是传送变量的副本给tasks；广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何function上，而不需要多次传递给集群节点。...另外需要记住，不应该修改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的值都是一致的；一句话解释，可以将广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到...Accumulator即累加器，与Mapreduce counter的应用场景差不多，都能很好地观察task在运行期间的数据变化，可以在Flink job任务中的算子函数中操作累加器，但是只能在任务执行结束之后才能获得累加器的最终结果...)允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。...广播变量可以进行共享，但是不可以进行修改； Accumulators(累加器)是可以在不同任务中对同一个变量进行累加操作。

6072 0

SparkFlink广播实现作业配置动态更新

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。 Spark Streaming的场合 ?...Spark Core内部的广播机制: 广播变量（broadcast variable）的设计初衷是简单地作为只读缓存，在Driver与Executor间共享数据，Spark文档中的原话如下： Broadcast...接下来看看Flink是怎样做的。 Flink的场合 Flink中也有与Spark类似的广播变量，用法也几乎相同。...既然它的名字叫“广播状态”，那么就一定要有与它对应的状态描述符StateDescriptor。Flink直接使用了MapStateDescriptor作为广播的状态描述符，方便存储多种不同的广播数据。...controlStream的产生方法与正常数据流没什么不同，一般是从消息队列的某个特定topic读取。

2K5 0

大数据Flink面试考题___Flink高频考点,万字超全整理(建议收藏)

7 Flink 中的广播变量，使用广播变量需要注意什么事项？...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...我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个 dataset 数据集广播出去，然后不同的 task 在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。...Flink 中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ ? Flink 中的时间与现实世界中的时间是不一致的，在 flink 中被划分为事件时间，摄入时间，处理时间三种。...13 Flink 在使用 Window 时出现数据倾斜，你有什么解决办法？注意：这里 window 产生的数据倾斜指的是不同的窗口内积攒的数据量不同，主要是由源头数据的产生速度导致的差异。

1.9K1 0

大数据Flink面试考题___Flink高频考点,万字超全整理(建议)

7 Flink 中的广播变量，使用广播变量需要注意什么事项？...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...我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个 dataset 数据集广播出去，然后不同的 task 在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。...Flink 中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ Flink 中的时间与现实世界中的时间是不一致的，在 flink 中被划分为事件时间，摄入时间，处理时间三种。...13 Flink 在使用 Window 时出现数据倾斜，你有什么解决办法？注意：这里 window 产生的数据倾斜指的是不同的窗口内积攒的数据量不同，主要是由源头数据的产生速度导致的差异。

9411 0

Flink 面试题

中广播变量 Flink 是并行的，计算过程可能不在一个 Slot 中进行，那么有一种情况即：当我们需要访问同一份数据。...那么 Flink 中的广播变量就是为了解决这种情况。...我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个 dataset 数据集广播出去，然后不同的 task 在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。...Flink 中Task如何做到数据交换在一个 Flink Job 中，数据需要在不同的 task 中进行交换，整个数据交换是有 TaskManager 负责的，TaskManager 的网络组件首先从缓冲...TaskManager 在集群启动过程中起到什么作用？

1.3K4 1

面试被问到Flink的checkpoint问题，给问懵逼了....

Checkpoint 机制 1.什么是 checkpoint 简单地说就是 Flink 为了达到容错和...这种方式有一个好处就是当两个 task 在一个 JVM 中的话，就可以避免不必要的网络开销。...每个算子按照上面不断制作 snapshot 并向下游广播，直到最后 Barrier 传递到 sink 算子，此时快照便制作完成。...，此时 Task3 的 checkpoint 效果就是就记录数据数为2（因为从 Task1 过来的数据就是 e1 和 e2 两条），之后再将 Barrier 往下广播，当此 Barrier 传递到 sink...■ checkpoint 的注意事项下面列举的3个注意要点都会影响到系统的吞吐，在实际开发过程中需要注意： 3.背压的产生及 Flink 的反压处理抛出问题：在分布式系统中经常会出现多个 Task

9243 0

Flink面试通关手册

时至今日，Flink 已经发展到 1.9 版本，在大数据开发领域，面试中对于 Flink 的考察已经是大数据开发求职者必须面对的，本文结合自己作为面试官过程中的经验详细总结了近 50 个关于 Flink...中的广播变量，使用时需要注意什么？...我们知道Flink是并行的，计算过程可能不在一个 Slot 中进行，那么有一种情况即：当我们需要访问同一份数据。那么Flink中的广播变量就是为了解决这种情况。...我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。十六、说说Flink中的窗口？...九、 Flink中的Window出现了数据倾斜，你有什么解决办法？ window产生数据倾斜指的是数据在不同的窗口内堆积的数据量相差过多。本质上产生这种情况的原因是数据源头发送的数据量速度不同导致的。

1.4K2 3

Flink面试通关手册

时至今日，Flink 已经发展到 1.9 版本，在大数据开发领域，面试中对于 Flink 的考察已经是大数据开发求职者必须面对的，本文结合自己作为面试官过程中的经验详细总结了近 50 个关于 Flink...中的广播变量，使用时需要注意什么？...我们知道Flink是并行的，计算过程可能不在一个 Slot 中进行，那么有一种情况即：当我们需要访问同一份数据。那么Flink中的广播变量就是为了解决这种情况。...我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。十六、说说Flink中的窗口？...九、 Flink中的Window出现了数据倾斜，你有什么解决办法？ window产生数据倾斜指的是数据在不同的窗口内堆积的数据量相差过多。本质上产生这种情况的原因是数据源头发送的数据量速度不同导致的。

1.3K2 1

大数据面试杀招 | Flink，大数据时代的“王者”

中的广播变量，使用时需要注意什么？...我们知道Flink是并行的，计算过程可能不在一个 Slot 中进行，那么有一种情况即：当我们需要访问同一份数据。那么Flink中的广播变量就是为了解决这种情况。...我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。...29、Flink中的Window出现了数据倾斜，你有什么解决办法？ window产生数据倾斜指的是数据在不同的窗口内堆积的数据量相差过多。...33、Flink的反压和Strom有哪些不同？

6922 0

全网最全系列 | Flink原理+知识点总结（4万字、41知识点，66张图）

广播状态（Broadcast state）1.5之后引入的，在1.5之前有个广播变量。如果一个算子有多项任务，而它的每项任务状态又都相同，那么这种特殊情况最适合应用广播状态。...11、Flink 广播状态了解吗？ Flink中，广播状态中叫作 BroadcastState。在广播状态模式中使用。...Barrier 接着向下游传递。当一个非数据源算子从所有的输入流中收到了快照 n 的Barrier时，该算子就会对自己的 State 保存快照，并向自己的下游广播发送快照 n 的 Barrier。...从图中可以理解广播就是一个公共的共享变量，广播变量是发给TaskManager的内存中，所以广播变量不应该太大，将一个数据集广播后，不同的Task都可以在节点上获取到，每个节点只存一份。...客户端客户端主要用于提交任务到集群，在Session或Per Job模式中，客户端程序还要负责解析用户代码，生成JobGraph，在Application模式中，直接提交用户jar和执行参数即可。

2.2K3 2

Flink DataStream编程指南

一，DataSet and DataStream Flink有一个特殊的类DataSet和DataStream来表示程序中的数据。您可以将它们视为不可变的数据集合，可以包含重复的数据。...data.reduce { (i1,i2) => i1 + i2 } // or data.reduce { _ + _ } 2，Rich functions 以lambda函数作为参数的所有转换可以取代作为参数的丰富函数...这些功能可用于参数化功能（参见传递函数），创建和完成本地状态，访问广播变量(请参阅广播变量)以及访问运行时信息（如累加器和计数器）以及有关。...示例是从集合创建数据集的方法，例如ExecutionEnvironment.fromCollection()，您可以在其中传递描述类型的参数。...因此，您可以在job的不同操作算子中使用相同的累加器。Flink将内部合并所有具有相同名称的累加器。关于累加器和迭代的注释：目前，累积器的结果仅在总体作业结束后才可用。

4.3K7 0

12-Broadcast广播变量

戳更多文章： 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口...9-Flink中的Time 1广播变量简介在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...我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。...广播状态中事件的顺序在各个并发实例中可能不尽相同广播流的元素保证了将所有元素（最终）都发给下游所有的并发实例，但是元素的到达的顺序可能在并发实例之间并不相同。...广播变量存在内存中广播出去的变量存在于每个节点的内存中，所以这个数据集不能太大，百兆左右可以接受，Gb不能接受。

9302 0

一篇文章搞定数据同步工具SeaTunnel

SeaTunnel 是一个简单易用的数据集成框架，在企业中，由于开发时间或开发部门不通用，往往有多个异构的、运行在不同的软硬件平台上的信息系统同时运行。...1.2 SeaTunnel 在做什么本质上，SeaTunnel 不是对 Saprk 和 Flink 的内部修改，而是在 Spark 和 Flink 的基础上做了一层包装。...而且在调用 bin/flink run 的时候，还传递了 PARAMS 作为 flink run 的参数。...如下图所示，我们可知，凡是–config 和 --variable 之外的命令行参数都被放到 PARAMS 变量中，最后相当于给 flink run 传递了参数。注意！...命令行参数解析过程中没有涉及–check 参数处理。这也是为什么说它目前不支持–check 操作。比如，我们可以在 seatunnel 启动脚本中，指定 flink job 并行度。

6.7K4 0

Flink面试八股文（上万字面试必备宝典）

客户端可以作为触发执行 Java/Scala 程序的一部分运行，也可以在命令行进程 ./bin/flink run ... 中运行。...可以通过多种方式启动 JobManager 和 TaskManager：直接在机器上作为 standalone 集群启动、在容器中启动、或者通过YARN等资源框架管理并启动。...请注意一个 task slot 中可以执行多个算子。 4. Flink相比Spark Streaming有什么区别 1....每个算子按照步骤3不断制作快照并向下游广播，直到最后barrier传递到sink算子，快照制作完成。...Flink中Task如何做到数据交换在一个 Flink Job 中，数据需要在不同的 task 中进行交换，整个数据交换是有 TaskManager 负责的，TaskManager 的网络组件首先从缓冲

1.8K3 1

Flink面试通关手册「160题升级版」

详细参考： https://www.jianshu.com/p/7770f9aec75d 75、Flink中的广播变量，使用广播变量需要注意什么事项？...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...我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。...中的广播变量，使用时需要注意什么？...我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。

2.6K4 1

2021年大数据Flink（四十二）：BroadcastState

---- BroadcastState BroadcastState介绍在开发过程中，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...场景举例动态更新计算规则: 如事件流需要根据最新的规则进行计算，则可将规则作为广播状态广播到下游Task中。...实时增加额外字段: 如事件流需要实时增加用户的基础信息，则可将用户的基础信息作为广播状态广播到下游Task中。...3) Broadcast State 中元素的顺序，在各Task 中可能不同。基于顺序的处理，需要注意。...什么时间,对哪个商品进行了什么操作 * 2.用户信息流(配置流/规则流): > 用户的详细信息 * 3.将较小的信息流(配置流/规则流)作为状态广播到各个节点,便于对实时日志事件流中的用户信息进行补全

7593 0

Flink性能调优小小总结

GC的配置：在客户端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数： -Xloggc:/gc.log -XX:+PrintGCDetails...操作步骤优化GC 调整老年代和新生代的比值。在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：“-XX:NewRatio”。...3.配置进程参数操作场景 Flink on YARN模式下，有JobManager和TaskManager两种进程。...在任务调度和运行的过程中，JobManager和TaskManager承担了很大的责任。因而JobManager和TaskManager的参数配置对Flink应用的执行有着很大的影响意义。...缓冲区超时设置由于task在执行过程中存在数据通过网络进行交换，数据在不同服务器之间传递的缓冲区超时时间可以通过setBufferTimeout进行设置。

3.9K2 3

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭