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Flink Broadcast State实战案例：电商平台用户行为模式分析

Broadcast State是Flink 1.5引入的功能，本文将跟大家分享Broadcast State的潜在使用场景，并使用电商用户行为分析的例子来演示Broadcast State的使用方法。...关于Flink状态的基本原理，Keyed State和Operator State的使用方法，可以参考我之前的文章：Flink状态详解。...Broadcast State与直接在时间窗口进行两个数据流的Join的不同点在于，控制规则数据量较小，可以直接放到每个算子实例里，这样可以大大提高主数据流的处理速度。 ?...基于这个场景，我们可以构建一个Flink作业，实时监控识别不同模式的用户。...ReadOnlyContext 可以获取时间和状态，但是只能以只读的形式读取Broadcast State，不能修改，以保证每个算子实例上的Broadcast State都是相同的。

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2021年大数据Flink（十九）：案例一 基于时间的滚动和滑动窗口

---- 案例一 基于时间的滚动和滑动窗口 需求 nc -lk 9999 有如下数据表示: 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4...需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 代码实现 package...2,3 5,7 5,4  * 需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口  * 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量-...-基于时间的滑动窗口  */ public class WindowDemo01_TimeWindow {     public static void main(String[] args) throws...--基于时间的滚动窗口         //timeWindow(Time size窗口大小, Time slide滑动间隔)         SingleOutputStreamOperator<CartInfo

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Flink 内部原理之编程模型

它允许用户不受限制的处理来自一个或多个数据流的事件，并可以使用一致的容错状态(consistent fault tolerant state)。...另外，用户可以注册事件时间和处理时间的回调函数，允许程序实现复杂的计算。...可以在表和DataStream/DataSet之间进行无缝转换，允许程序混合使用Table API和DataStream和DataSet API。 (4) Flink提供的最高级抽象是SQL。...时间 当提到流程序(例如定义窗口)中的时间时，你可以参考不同的时间概念： (1) 事件时间是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如附接在生产传感器，或者生产服务。...Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。 (2) 摄入时间是事件进入Flink数据流源(source)算子的时间。 (3) 处理事件是每一个执行基于时间操作算子的本地时间。 ?

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五万字 | Flink知识体系保姆级总结

例如，你有10分钟的窗口和5分钟的滑动，那么每个窗口中5分钟的窗口里包含着上个10分钟产生的数据，如下图所示： 滑动窗口 适用场景：对最近一个时间段内的统计（求某接口最近5min的失败率来决定是否要报警...上图中，我们设置的允许最大延迟到达时间为2s，所以时间戳为7s的事件对应的Watermark是5s，时间戳为12s的事件的Watermark是10s，如果我们的窗口1是1s~5s，窗口2是6s~10s，...Broadcast State Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的新特性。...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 特性。...Broadcast State在运行时保存在内存中。 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。

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全网最详细4W字Flink入门笔记（下）

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...Flink中的窗口分为两类：基于时间的窗口（Time-based Window）和基于数量的窗口（Count-based Window）。...计数窗口包含了：滚动计数窗口和滑动计数窗口。 时间窗口、计数窗口只是对窗口的一个大致划分。在具体应用时，还需要定义更加精细的规则，来控制数据应该划分到哪个窗口中去。...滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；需要的参数只有窗口大小，我们可以定义一个长度为1小时的滚动时间窗口，那么每个小时就会进行一次统计；或者定义一个长度为10的滚动计数窗口，就会每10个数进行一次统计...会话窗口（Session Windows） 会话窗口是Flink中一种基于时间的窗口类型，每个窗口的大小不固定，且相邻两个窗口之间没有重叠。

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FlinkSpark 如何实现动态更新作业配置

以目前最流行的两个实时计算框架 Spark Streaming 和 Flink 来说，前者是以类似轮询的方式来实现实时作业的更新，而后者则是基于控制流的方式。...Flink Broadcast State & Stream Broadcast Stream 是 Flink 1.5.0 发布的新特性，基于控制流的方式实现了实时作业的状态更新。...该节点的算子需要同时处理普通数据流和控制流：一方面它需要读取控制流以更新本地状态 (Broadcast State)，另外一方面需要读取 Main Stream 并根据 Broadcast State...由于每个算子实例读到的控制流都是相同的，它们生成的 Broadcast State 也是相同的，从而达到通过控制消息来更新所有算子实例的效果。...原因主要在于 Flink 对控制流的处理方式和普通数据流保持了一致，最为明显的一点是控制流除了改变本地 State 还可以产生 output，这很大程度上影响了 Broadcast Stream 的使用方式

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eBay：Flink的状态原理讲一下……

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。...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于广播状态。 代码百度吧，太多了。官方Sink案例！！！！...用途：根据规则处理业务流数据。（避免实时性下降，规则更新不及时等情况发生。）...运行时所需要的 State 数据保存在 TaskManagerJVM 堆上内存中，KV 类型的 State、窗口算子的 State 使用 HashTable 来保存数据、触发器等。...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。

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

，设置方式举例：countWindow(5)—基于数量的滚动窗口 按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关 分组之后再开窗，那么窗口的关闭是看，相同分组的数据条数是否达到， 例如，窗口大小为3...现在添加一个水位线：数据时间戳为2分钟。这时用数据产生的事件时间 12:12 -允许延迟的水印 2分钟 = 12:10 >= 窗口结束时间 。窗口触发计算，该数据就会被计算到这个窗口里。...，都会触发一次计算，不会关闭窗口 当 watermark >= 窗口结束时间 + 窗口等待时间（允许迟到时间） 时，才会真正的关闭窗口 注意：wm是一个特殊的时间戳，插入到数据流里，随着数据流的流动一起流动...3s，窗口大小为5s，允许迟到时间2s，[0，5)，[5，10)，[10，15) 当事件时间8s 的数据来了，会触发[0，5)窗口数据的计算，因为当前wm为5s = 8s - 3s，大于等于 窗口结束时间...，触发一次计算， 只有当 wm 大于等于 7s（窗口结束数据5s + 允许迟到时间2s）时，即事件时间为10s时，才会触发[0，5)窗口的关闭，就算后面还有该窗口的数据，也不会计算。

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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...Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的新特性。 下游的 task 接收这些配置、规则并保存为 BroadcastState, 将这些配置应用到另一个数据流的计算中 。...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。...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。...5) Broadcast State 在运行时保存在内存中，目前还不能保存在RocksDB State Backend 中。

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大数据Flink面试考题___Flink高频考点,万字超全整理(建议收藏)

,下面哪个是错误的( A keyed state B operate state C broadcast state D transform state D 3.检查点的状态后端( state backend...),下面哪个是错误的() A Mongodb State Backend B MemoryState Backend A 4.Fink中的时间以下说法正确的是() A如果以 EventTime为基准来定义时间窗口将形成...另外一个最核心的区别是：Spark Streaming 是微批处理，运行的时 候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据；Flink 是基于事件驱动的， 事件可以理解为消息。...Flink 的 DataStream API 提供了简洁的算子来满足常用的窗口操作，同时提供了通用的窗口机制来允许用户自己定义 窗口分配逻辑。 ?...Flink 是如何处理反压的 ? Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink 的反压设计 也是基于这个模型。

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大数据Flink面试考题___Flink高频考点,万字超全整理(建议)

下面哪个是错误的( A keyed state B operate state C broadcast state D transform state 3.检查点的状态后端( state backend...),下面哪个是错误的() A Mongodb State Backend B MemoryState Backend 4.Fink中的时间以下说法正确的是() A如果以 EventTime为基准来定义时间窗口将形成...另外一个最核心的区别是：Spark Streaming 是微批处理，运行的时 候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据；Flink 是基于事件驱动的， 事件可以理解为消息。...Flink 的 DataStream API 提供了简洁的算子来满足常用的窗口操作，同时提供了通用的窗口机制来允许用户自己定义 窗口分配逻辑。...Flink 是如何处理反压的 Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink 的反压设计 也是基于这个模型。

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《基于Apache Flink的流处理》读书笔记

List State：也是ListState，区别在从savepoint或者checkpoint启动时如何恢复        BroadCast State：广播状态4.3键控状态（Keyed State...（sessionGap）的，则被分配到同一个窗口，间隔大于阈值的，则被分配到不同的窗口        特点：时间无对齐七、Flink组成7.1JobManager        控制单个应用程序的执行，...判断是否满足定时器的条件调用                onEventTime：根据窗口最新的EventTime判断是否满足定时器的条件                clear：在窗口清除时调用        ...FIRE_AND_PURGE：触发窗口计算，输入结果，并且清楚窗口数据十五、基于时间的双流Join15.1基于间隔的Join        基于时间的Join会对两条流中拥有相同键值以及彼此之间时间戳不超过某一指定间隔的的事件进行...15.2基于窗口的Join        基于窗口的Join原理是：将两条流输入流中的元素分配到公共窗口中并且在窗口完成时进行Join。具体的做法是：通过窗口分配器将2条流中的事件分配到公共的窗口内。

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Flink 极简教程: 架构及原理 Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams

流处理特性 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理 支持带有事件时间的窗口（Window）操作 支持有状态计算的Exactly-once语义 支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、...它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。...Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。 摄取时间是事件在源运营商处进入 Flink 数据流的时间。 处理时间是执行基于时间的操作的每个操作员的本地时间。...典型的事件驱动型应用实例 反欺诈 异常检测 基于规则的报警 业务流程监控 （社交网络）Web 应用 数据分析应用 什么是数据分析应用？ 数据分析任务需要从原始数据中提取有价值的信息和指标。...因为事件总是在特定时间点发生，所以大多数的事件流都拥有事件本身所固有的时间语义。进一步而言，许多常见的流计算都基于时间语义，例如窗口聚合、会话计算、模式检测和基于时间的 join。

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进阶 Flink 应用模式 Vol.3-自定义窗口处理

一、介绍 在本系列的前几篇文章中，我们描述了如何基于动态更新的配置（一组欺诈检测规则）实现灵活的流分区，以及如何利用 Flink 的广播机制在运行时在相关算子之间分配处理配置....此外，这种方法不提供对广播状态的访问，这是实现业务规则的动态重新配置所必需的。 *)除了会话窗口，它们仅限于基于会话间隙的分配 让我们以使用 Flink 的 Window API 中的滑动窗口为例。...为了允许有效地清理超出范围的事件，我们将使用事件时间戳作为 MapState 键。...为了实现这一点，每当添加新规则时，我们将确定其时间窗口是否具有最大跨度，并将其存储在特殊保留的 WIDEST_RULE_KEY 下的广播状态中。稍后将在状态清理过程中使用此信息，如本节后面所述。...在这一点上，值得提出一个问题——在估计如此长的时间窗口时，我们真的需要这种毫秒精度，还是可以在特殊情况下接受潜在的误报？如果您的用例的答案是不需要这种精度，您可以基于分桶和预聚合实现额外的优化。

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Flink DataStream多样化

TimeEvictor：设定一个阀值interval，删除窗口内小于最大时间戳(本窗口内)-interval的元素 Trigger 在我们的WindowedStream中我们可以看到一个trigger...方法，该方法主要用来判断是一个窗口是否需要被触发，每个WindowsAssigner都自带一个默认的Trigger，Trigger的 定义如下： public abstract class Trigger...进行了精细划分： EventTime：事件发生的时间 ProcessingTime：处理消息的时间 IngestionTime：进入Flink的时间 对于按照EventTime进行处理的应用程序，由于网络延迟或者其他原因...，用来告诉Flink 某个时间戳以前的数据我都收到了，由于我们的WaterMark也只是一个估计值，因此即使设置了WaterMark，也有可能收到之前的数据(这些数据称为late elements)，Flink...中可以使用以下方法来处理这些数据： allowedLateness：用于指定允许的延迟的最大时间，设置该时间以后，迟来的数据也可以触发窗口 sideOutputLateData()：将迟到的数据发送到旁路输出流

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Flink使用Broadcast State实现流处理配置实时更新

Broadcast State是Flink支持的一种Operator State。...使用Broadcast State，可以在Flink程序的一个Stream中输入数据记录，然后将这些数据记录广播（Broadcast）到下游的每个Task中，使得这些数据记录能够为所有的Task所共享，...另外，在一定程度上，Broadcast State能够使得Flink Job在运行过程中与外部的其他系统解耦合。...比如，通常Flink会使用YARN来管理计算资源，使用Broadcast State就可以不用直接连接MySQL数据库读取相关配置信息了，也无需对MySQL做额外的授权操作。...创建配置事件Stream 创建一个用来动态读取Kafka Topic中配置的Broadcast Stream，它是基于Flink的Broadcast State特性，实现代码如下所示： // create

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Flink面试通关手册「160题升级版」

假如是event time的话 keyedProcessFunction 是有一个ontime 操作的，假如是 event时间的时候 那么 调用的时间就是查看，event的watermark 是否大于...中实现的复杂时间处理库，CEP允许在无休止的时间流中检测事件模式，让我们有机会掌握数据中重要的部分，一个或多个由简单事件构成的时间流通过一定的规则匹配，然后输出用户想得到的数据，也就是满足规则的复杂事件...的并行度，一个并行度3个G 32、Flink的boardcast join 的原理是什么 利用 broadcast State 将维度数据流广播到下游所有 task 中。...一般watermark是和window结合来进行处理乱序数据的，Watermark最根本就是一个时间机制，例如我设置最大乱序时间为2s，窗口时间为5秒，那么就是当事件时间大于7s的时候会触发窗口。...） 操作，支持基于 time、count、session 以及 data-driven 的窗口操作 支持具有 Backpressure 功能的持续流模型 支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错

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Flink State 可以代替数据库吗？

QueryableState 在 2017 年发布的 Flink 1.2 版本，Flink 引入了 QueryableState 的特性以允许用户通过特定的 client 查询作业 State 的内容...针对这个问题，在前段时间腾讯的工程师杨华提出 QueryableState 的改进计划 [2]。在邮件列表中，社区就 QueryableState 是否可以用于代替数据库作了讨论并出现了不同的观点。...一般情况下 Flink 应用的计算结果需要同步到外部的数据库，比如定时触发输出窗口计算结果，而这种同步通常是定时的会带来一定的延迟，导致计算是实时的而查询却不是实时的尴尬局面，而直接 State 则可以避免这个问题...由于定位上的不同，Flink State 在短时间内很难看到可以完全替代数据库的可能性，但在数据访问特性上 State 往数据库方向发展是无需质疑的。...State 有 Operator State、Keyed State 和 Broadcast State 三种，其中 Operator State 和 Broadcast State 属于 non-partitioned

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