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在Flink中，区分未初始化状态和清除状态

是指在使用Flink的状态编程模型时，对状态的不同状态进行区分和处理。

未初始化状态是指状态在使用之前尚未被初始化的状态。在Flink中，状态是通过StateDescriptor来定义和创建的。当状态被创建时，它处于未初始化状态，此时无法对其进行读取或写入操作。只有在状态被初始化之后，才能对其进行读取和写入操作。

清除状态是指在某些情况下需要清除状态的操作。在Flink中，状态是与算子相关联的，当算子被取消或重新启动时，Flink会自动清除与该算子相关的状态。此外，开发人员也可以通过手动调用clear()方法来清除状态。

区分未初始化状态和清除状态在状态编程中非常重要。通过区分未初始化状态，可以确保在状态被使用之前进行初始化操作，避免出现空指针异常等问题。而清除状态的操作可以帮助释放资源，减少内存占用。

在Flink中，可以使用以下方式区分未初始化状态和清除状态：

  1. 未初始化状态：在状态被创建时，可以通过调用getState()方法获取状态对象，并检查其是否为null来判断状态是否已经被初始化。
  2. 清除状态：Flink会自动清除与算子相关的状态，无需开发人员手动处理。如果需要手动清除状态，可以通过调用clear()方法来实现。

在Flink中，状态的区分和处理对于保证程序的正确性和性能至关重要。开发人员应该根据具体的业务需求和算子的生命周期来合理地处理状态的初始化和清除操作。

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Flink1.4 如何使用状态

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eBay：Flink的状态原理讲一下……

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Flink SQL 优化

Flink SQL可以指定空闲状态（即未更新的状态）被保留的最小时间 当状态中某个 key对应的 状态未更新的时间达到阈值时，该条状态被自动清理。...图片未开启 LocalGlobal 优化，由于流中的数据倾斜， Key 为红色的聚合算子实例需要处理更多的记录，这就导致了热点问题。...Split Distinct 和LocalGlobal 的原理对比参见下图。...table.optimizer.distinct agg.split.bucket num: Split Distinct： 优化在第一层聚合中，被打散的bucket 数目。默认 1024。...如，在上面的示例中，三个 COUNT DISTINCT 都作用在 b 列上。此时，经过优化器识别后，Flink 可以只使用一个共享状态实例，而不是三个状态实例，可减少状态的大小和对状态的访问。

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Flink1.14.2发布，除了log4j漏洞你还需要关注什么？

flink-pulsar-connector导致的OOM问题 Pulsar客户端在底层使用的 Netty 在 Java 11 和 Java 8 上分配内存的方式不同。...删除 SQL 客户端中的 YAML 环境文件支持 sql-client-defaults.yaml 文件在 1.13 版本中已弃用，现在已完全删除。...SQL 初始化文件可以使用 Flink DDL 来定义可用的目录、表源和接收器、用户定义的函数以及其他执行和部署所需的属性。...它允许在两个/多个输入操作符中组合水印时考虑 WatermarkStatus。...BROADCAST 禁用未对齐检查点 广播分区不能与未对齐的检查点一起使用。因为无法保证在所有通道中以相同的速率消费数据。这可能导致某些任务应用与某个广播事件相对应的状态更改，而其他任务则不会。

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Flink学习笔记

，参数是Time类型的时间间隔大小，代表允许的最大延迟时间，Flink的窗口计算中会将Window的Endtime加上该时间作为窗口最后释放的结束时间（P），当接入的数据中Event time未超过该时间...有状态计算是Flink重要特性，其内部存储计算产生的中间结果并提供给后续的Function或算子使用，状态数据维系在本地存储中，可以是Flink的堆内存或者堆外内存中，也可以借助于第三方的存储介质，...State只和并行的算子实例绑定，和数据元素中的key无关，支持当算子实例并行度发生变化后自动重新分配状态数据； Keyed State和 Operator State均有两种形式，一种是托管状态，一种是原始状态...，只是将数据转换成bytes数据存储在CheckPoint中，当从Checkpoint恢复任务时，算子自己反序列化出状态的数据结构； CheckPoint 和SavePoint Flink基于轻量级分布式快照算法提供了...，底层使用CheckPoint机制，Savepoint是用户以手工命令方式触发CheckPoint，并将结果持久化到指定的存储路径中，其主要目的是帮助用户在升级和维护集群过程中保存系统的状态数据，避免因停机运维或者升级到知道正常终止的应用数据状态无法恢复

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浅谈 Flink 的状态和容错（1）

二、状态和容错的关系 Flink 在框架层面提供了算子状态（Operator State）和键控状态（Keyed State）。 算子状态是绑定在算子上的，而键控状态是绑定在某个key上的。...从 Api 层面上，要使用算子状态，要实现 CheckpointedFunction，然后在初始化方法中，利用 context 拿到存储器再使用；而键控状态，可以直接在所有的 RichXXXFunction...在新版本中，只有两种状态后端，HashMapStateBackend 和 EmbeddedRocksDBStateBackend，分别适用于大体量和超大体量的状态存储。...快照机制类似于玩单机游戏的存档，区别是，在游戏中，可以随意在某个时候把当时的进度、状态、装备都存档；而 Flink 的 checkpoint，则是定期做快照，如果有 subTask 遇到了错误，则会从上一次快照中恢复重来...在稍稍了解了 checkpoint 之后，可以思考下为什么 Flink 要单独区分算子状态和键控状态。 一般情况下，算子状态用在 Source 算子和 Sink 算子上。

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