/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）。...Apache Flink 中的广播状态来完成相应工作。...首先，向 operator 发送一个模式，该模式被广播给这个 operator 的三个并发实例，接着，每个并发实例将模式存储在广播状态中，由于广播状态只能使用广播数据来进行更新，因此所有并发实例的状态都应该是相同的...最后，该任务会通过使用最新的操作来覆盖前一个事件以更新其 keyed state。 ? 当一个新模式进入了模式流，它会被广播给所有任务，并且每个并发实例通过使用新模式替换当前模式来更新其广播状态。...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。
使用poi更新excel时，如果单元格A设置了公式，当其依赖的其他单元格填充了值之后，导出的excel中A仍为公式而不是自动计算的值，如图： ?...Paste_Image.png 分值小计没有更新成计算结果。...解决方法 poi中提供了org.apache.poi.ss.usermodel.FormulaEvaluator这个接口，实现对公式的更新。...实现思路 我们可以遍历一行单元格中的所有格，判断如果其类型为Cell.CELL_TYPE_FORMULA，则证明此单元格为公式，可以使用evaluator.evaluateFormulaCell(cell...);将其更新。
---- Flink 容错机制 Checkpoint State Vs Checkpoint State: 维护/存储的是某一个Operator的运行的状态/历史值,是维护在内存中!...: 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前State的全局快照,一般存在磁盘上 表示了一个Flink Job在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有Operator的状态 可以理解为Checkpoint...推荐使用的场景为：本地测试、几乎无状态的作业，比如 ETL、JobManager 不容易挂，或挂掉影响不大的情况。 不推荐在生产场景使用。...在分布式情况下，不推荐使用本地文件。因为如果某个算子在节点A上失败，在节点B上恢复，使用本地文件时，在B上无法读取节点 A上的数据，导致状态恢复失败。...它的 Checkpoint 存储在外部文件系统（本地或HDFS）， 其容量限制只要单个 TaskManager 上 State 总量不超过它的内存+磁盘，单 Key最大 2G，总大小不超过配置的文件系统容量即可
所以就需要一个能够动态修改算子里变量的方法。 3. 解决方案 使用广播的方式去解决。去做配置的动态更新。...广播和普通的流数据不同的是：广播流的1条流数据能够被算子的所有分区所处理，而数据流的1条流数据只能够被算子的某一分区处理。因此广播流的特点也决定适合做配置的动态更新。...而checkpoint则表示了一个Flink Job，在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有task/operator的状态。Flink通过定期地做checkpoint来实现容错和恢复。...通常在DataStream上的状态推荐使用托管的状态，当实现一个用户自定义的operator时，会使用到原始状态。...参考 Flink原理与实现：详解Flink中的状态管理 https://yq.aliyun.com/articles/225623 Flink使用广播实现配置动态更新 https://www.jianshu.com
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。 1....广播状态是 Flink 中支持的第三种类型的 Operator State。广播状态使得 Flink 用户能够以容错、可扩展地将来自广播的低吞吐的事件流数据存储下来。...不同于其余类型的 Operator State，广播状态： Map 的格式 有一条广播的输入流 算子可以有多个不同名字的广播状态 广播状态怎么使用可以查看博文Flink 广播状态实战指南。 3....Flink 用户应该相应地为其应用程序配置足够的内存。 欢迎关注我的公众号和博客：
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。...图片 有状态的算子处理流程如下： 1、接收到上游数据 2、通过上下文获取当前状态 3、根据业务逻辑计算，更新状态 4、将处理结果输出给下游 Flink的算子任务，可以设置并行度，从而在不同的slot运行多个实例...“全局”状态，用来做统一的配置和规则设定。...这时所有分区的所有数据都会访问到同一个状态，状态就像被“广播”到所有分区一样，这种特殊的算子状态，就叫作广播状态（BroadcastState）。...; import org.apache.flink.util.Collector; import util.DateUtil; //如果传感器的温度差大于10度就预警 //使用状态记录上一次的状态 public
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。...需求-实现配置动态更新 实时过滤出配置中的用户，并在事件流中补全这批用户的基础信息。 事件流：表示用户在某个时刻浏览或点击了某个商品，格式如下。...Flink的BroadcastState来完成 * 事件流和配置流(需要广播为State)的关联,并实现配置的动态更新! .../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!
一个状态的更新和获取的流程如下图所示，一个算子子任务接收输入流，获取对应的状态，根据新的计算结果更新状态。...图片来源：Flink状态管理详解：Keyed State和Operator List State深度解析 - 知乎 为了保证流式计算的高可用性（容错），子任务的状态除了会暂存在节点内，还需要进行持久化存储...图片来源：Flink Checkpoint机制原理剖析与参数配置 - 知乎 各Source算子子任务接收到这个Checkpoint请求之后，会将自己的状态写入到状态后端，生成一次快照，并且会向下游广播Checkpoint...图片来源：Flink Checkpoint机制原理剖析与参数配置 - 知乎 之所以要进行对齐，主要是为了保证一个Flink作业所有算子在执行快照时的状态是一致的。...或TaskManager失败了怎么办 -- RunException - 一个解决程序员实际问题的社区 24、Flink Checkpoint机制原理剖析与参数配置 - 知乎 25、Apache Flink
2) 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。 七、Flink的容错 1....在分布式情况下，不推荐使用本地文件。如果某 个算子在节点A上失败，在节点B上恢复，使用本地文件时，在B上无法读取节点 A上的数据，导致状态恢复失败。...在 Flink 1.4 版本之前，精准一次处理只限于 Flink 应用内，也就是所有的 Operator 完全由 Flink 状态保存并管理的才能实现精确一次处理。...") .tableList("gmall-flink.z_user_info") //可选配置项,如果不指定该参数,则会 读取上一个配置下的所有表的数据，注意：指定的时候需要使用"db.table"的方式
事件驱动的应用程序是一种状态应用程序，它会从一个或者多个流中注入事件，通过触发计算更新状态，或外部动作对注入的事件作出反应。 ? ?...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？...中的广播变量，使用时需要注意什么？...在MemorySegment这个抽象之上，Flink在数据从operator内的数据对象在向TaskManager上转移，预备被发给下个节点的过程中，使用的抽象或者说内存对象是Buffer。...如果要使用 Keyed State Descriptor 来管理状态，可以很方便地添加 TTL 配置，以确保在状态中的键数量不会无限制地增加。
五、State的使用 其实 flink 中的 sum()，reduce() 等聚合算子都是有状态的计算，我们不妨看看他们的源码，里面肯定使用了 Keyed States 或者Operator States...如果设置为 Disabled，则表明不更新时间戳；如果设置为 OnCreateAndWrite，则表明当状态创建或每次写入时都会更新时间戳；如果设置为 OnReadAndWrite，则除了在状态创建和写入时更新时间戳外...RocksDB会定期使用异步压缩来合并状态的更新和减少储存。Flink压缩过滤器使用TTL检查状态的过期时间戳，并排除过期值。 默认情况下是关闭该特性的。...然后任何带有TTL的状态都可以配置来去使用过滤器。...Apache Flink的状态处理器API提供了强大的功能，可使用Flink的批处理DataSet API读取，写入和修改保存点和检查点。
6、FoldingState 跟ReducingState有点类似，不过它的状态值类型可以与add方法中传入的元素类型不同。已被标位废弃，不建议使用。...org.apache.flink.api.scala.\_ import org.apache.flink.configuration.Configuration import org.apache.flink.util.Collector...Operator 目前支持： 列表状态(List state)：将状态表示为一组数据的列表。 联合列表状态(Union list state)：也将状态表示为数据的列表。...StateBackend 中有对应则返回现有的 State,没有则创建新的 State。 3.1 广播状态 广播状态在 Flink 中叫做 BroadcastState，在广播状态模式中使用。...所谓广播状态模式，就是来自一个流的数据需要被广播到所有下游任务，在算子本地存储，在处理另一个流的时候依赖于广播的数据。广播 State 的类型必须是 MapState 类型。
图片来源：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/docs/learn-flink/overview/ 二、流式计算的状态与容错 前一小节提到了流计算的状态...一个状态的更新和获取的流程如下图所示，一个算子子任务接收输入流，获取对应的状态，根据新的计算结果更新状态。...每个算子的子任务或者说每个算子实例共享同一个状态，流入这个算子子任务的数据可以访问和更新这个状态。...这里需要强调的是，在Flink中，一个TaskManager内的多个任务和另一个TaskManager内的多个任务之间复用同一个网络连接来实现通信（同一个TaskManager内部的任务之间也可能需要通信...，那么这些算子还能够继续使用之前的状态，如果用户没有定义uid，Flink会为每个算子自动生成uid，如果用户修改了程序，可能导致之前的状态程序不能再进行复用。
事件驱动的应用程序是一种状态应用程序，它会从一个或者多个流中注入事件，通过触发计算更新状态，或外部动作对注入的事件作出反应。 ? ?...，这对于定义持续更新模型的算法来说很有意义的。...Flink中的广播变量，使用广播变量需要注意什么事项？...Flink流计算中可能有各种方式来保存状态： 窗口操作 使用了KV操作的函数 继承了CheckpointedFunction的函数 当开始做checkpointing的时候，状态会被持久化到checkpoints...Flink内部提供了这些状态后端: MemoryStateBackend FsStateBackend RocksDBStateBackend 如果没有其他配置，系统将使用MemoryStateBackend
最后task还会将更新的event-time clock的WM进行广播。...只有所有task的更新一样时，即输入数据一样（一开始广播所以一样，但数据的顺序可能不一样），对数据的处理一样，才能保证state一样）。...API 和库 Apache Flink 是一个针对无界和有界数据流进行有状态计算的框架。Flink 自底向上在不同的抽象级别提供了多种 API，并且针对常见的使用场景开发了专用的扩展库。...Flink 的关系型 API 旨在简化数据分析、数据流水线和 ETL 应用的定义。 下面的代码示例展示了如何使用 SQL 语句查询捕获会话时间范围内所有的点击流事件，并对每一次会话的点击量进行计数。...Savepoint 有以下特点： 便于升级应用服务版本: Savepoint 常在应用版本升级时使用，当前应用的新版本更新升级时，可以根据上一个版本程序记录的 Savepoint 内的服务状态信息来重启服务
ABS仅仅在非循环执行拓扑上保留Operator的状态，同时在循环的数据流上保留最小化的record日志。我们在Apache Flink（一个支持有状态的分布式流处理分析引擎）中实现了ABS。...我们展示了我们的方法相比于使用Apache Flink Streaming作为基础系统的最新技术的优势。...我们为Apache Flink支持的有状态的运行时operator提供了OperatorState实现，例如基于偏移量的源或聚合。...重新配置后，最后一个全局快照状态将从分布式in-memory的持久化存储中恢复到operator上。 7....我们在Apache Flink上实现了Naiad [11]中使用的同步快照算法，以便为比较提供相同的执行后端。 该实验使用10节点集群运行。
状态管理 有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。...Operator State KeyedState 是在进行 KeyBy 之后进行状态操作时使用的状态类型，那么像 Source、Sink算子是不会进行 KeyBy 操作的，当这类算子也需要用到状态，应该怎么操作呢...这时候就需要使用 Operator State（算子状态）Operator State 是绑定在 Operator 的并行度实例上的，也就是说一个并行度一个状态。...在流数据开发的大多数场景中，我们都不需要使用 Operator State ，Operator State 的实现主要是针对一些没有 Keyed 操作的 Source 和 Sink 而设计的 Operator...广播状态（ Broadcast state ）：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。 状态后端和checkpoint 状态后端是保存到本地的状态。
在 《Apache Flink 漫谈系列 - State》一篇中我们介绍了 Apache Flink 会利用State记录计算的状态，在Failover时候Task会根据State进行恢复。...在 《Apache Flink 漫谈系列 - State》一篇中我们介绍了 Apache Flink 会利用State记录计算的状态，在Failover时候Task会根据State进行恢复。...Apache Flink的Fault Tolerance机制核心是持续创建分布式流数据及其状态的快照。这些快照在系统遇到故障时，作为一个回退点。...在Apache Flink中以Checkpointing的机制进行容错，Checkpointing会产生类似binlog一样的、可以用来恢复任务状态的数据文件。...广播给下游Operator； 多路输入的barrier没有对齐的时候，barrier先到的输入数据会缓存在buffer中，不进行处理，这样对于下游而言buffer的数据越多就有更大的延迟。
Flink针对Keyed State提供了以下可以保存State的数据结构 ValueState:类型为T的单值状态，这个状态与对应的Key绑定，最简单的状态，通过update更新值，通过value获取状态值...Flink中基于异步轻量级的分布式快照技术提供了Checkpoint容错机制，分布式快照可以将同一时间点Task/Operator的状态数据全局统一快照处理，包括上面提到的用户自定义使用的Keyed State...要使用Savepoints，需要按照以下步骤进行： 配置状态后端：在Flink中，状态可以保存在不同的后端存储中，例如内存、文件系统或分布式存储系统（如HDFS）。...要启用Savepoint，您需要在Flink配置文件中配置合适的状态后端。通常，使用分布式存储系统作为状态后端是比较常见的做法，因为它可以提供更好的可靠性和容错性。...实现方案：将更改的信息同步值Kafka配置Topic中，然后将kafka的配置流信息变成广播流，广播到业务流的各个线程中。
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。...Flink 中水印 Watermark 是 Apache Flink 为了处理 EventTime 窗口计算提出的一种机制, 本质上是一种时间戳。...UpdateTaskExecutionState: 由 TaskManager 发送，用来更新执行节点(ExecutionVertex)的状态。成功则返回 true，否则返回 false。...在 MemorySegment 这个抽象之上，Flink 在数据从 operator 内的数据对象在向 TaskManager 上转移，预备被发给下个节点的过程中，使用的抽象或者说内存对象是 Buffer
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
