但是，这样做会有一个很严重的问题，就是：容错性非常差！ 体现在两个方面： 由于所有的累加值都保存在程序的内存中，当数据量上来时，很有可能会内存溢出造成程序宕机； 宕机之后，数据全部丢失，无法恢复！...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。...其实 Api 的使用倒是其次，看看就会，重点是要体会背后的设计思想。 Flink 设计状态的目的是？ 以更高效的方式管理状态 在状态基础之上做容错 更高效的方法体现在哪里，容错体现在哪里？...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...总结一下就是，Flink 在一个实时作业的源头、计算、输出的各个层面设计状态，保留现场，帮助做容错恢复，助力实时计算。 先落笔至此，下次再聊
创作时间：2022 年 5 月 31 日 博客主页： 点此进入博客主页 —— 新时代的农民工 —— 换一种思维逻辑去看待这个世界 ---- 目录 容错机制 状态一致性 ---- 容错机制...Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点，有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时刻...在执行流应用程序期间，Flink 会定期保存状态的一致检查点，如果发生故障， Flink 将会使用最近的检查点来一致恢复应用程序的状态，并。重新启动处理流程。...恢复数据步骤： 重启应用 从 checkpoint 中读取状态，将状态重置 开始消费并处理检查点到发生故障之间的所有数据 Flink 还提供了可以自定义的镜像保存功能，就是保存点，Flink不会自动创建保存点... */ AT_LEAST_ONCE } 端到端状态一致性 目前我们接触的一致性保证都是Flink 流处理器内部保证的；而在真实应用中，流处理应用除了流处理器以外还包含了数据源（例如 Kafka
1 概览 1.1 预定义的源和接收器 Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。...该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。 1.2 绑定连接器 连接器提供用于与各种第三方系统连接的代码。...每个存储桶本身都是一个包含多个部分文件的目录：接收器的每个并行实例将创建自己的部件文件，当部件文件变得太大时，接收器也会在其他文件旁边创建新的部件文件。...parallel-task是并行接收器实例的索引 count是由于批处理大小或批处理翻转间隔而创建的部分文件的运行数 然而这种方式创建了太多小文件，不适合HDFS！...3.10 Kafka消费者及其容错 启用Flink的检查点后，Flink Kafka Consumer将使用主题中的记录，并以一致的方式定期检查其所有Kafka偏移以及其他 算子操作的状态。
1 概览 1.1 预定义的源和接收器 Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。...该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。 1.2 绑定连接器 连接器提供用于与各种第三方系统连接的代码。...每个存储桶本身都是一个包含多个部分文件的目录：接收器的每个并行实例将创建自己的部件文件，当部件文件变得太大时，接收器也会在其他文件旁边创建新的部件文件。...是并行接收器实例的索引 count是由于批处理大小或批处理翻转间隔而创建的部分文件的运行数 然而这种方式创建了太多小文件，不适合HDFS！...3.10 Kafka消费者及其容错 启用Flink的检查点后，Flink Kafka Consumer将使用主题中的记录，并以一致的方式定期检查其所有Kafka偏移以及其他 算子操作的状态。
1 概览 1.1 预定义的源和接收器 Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。...该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。 1.2 绑定连接器 连接器提供用于与各种第三方系统连接的代码。...虽然本节中列出的流连接器是Flink项目的一部分，并且包含在源版本中，但它们不包含在二进制分发版中。...每个存储桶本身都是一个包含多个部分文件的目录：接收器的每个并行实例将创建自己的部件文件，当部件文件变得太大时，接收器也会在其他文件旁边创建新的部件文件。...3.10 Kafka消费者及其容错 启用Flink的检查点后，Flink Kafka Consumer将使用主题中的记录，并以一致的方式定期检查其所有Kafka偏移以及其他 算子操作的状态。
1、Flink 1.1 概述 Flink是一个开源的流式数据处理和批处理框架，旨在处理大规模的实时数据和离线数据。它提供了一个统一的系统，能够高效地处理连续的数据流，并具备容错性和低延迟的特点。...Flink支持各种数据源和数据接收器，包括消息队列（如Apache Kafka）、文件系统（如HDFS）、数据库和套接字等。...它能够从数据源接收数据流，并将处理结果发送到数据接收器，同时支持数据转换、聚合、过滤、连接等各种操作。 Flink具有高度可伸缩性，可以处理大规模的数据集和高吞吐量的数据流。...它使用流水线执行模型、基于内存的计算和紧密耦合的任务调度，以最大程度地提高性能。 容错性：Flink提供了容错机制，能够处理节点故障和数据丢失。...多种数据源和数据接收器：Flink支持多种数据源和数据接收器，包括消息队列（如Kafka）、文件系统（如HDFS）、数据库等。
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...作用就是，将数据通过日志的方式写到可靠的存储，比如 HDFS、s3，在 driver 或 worker failure 时可以从在可靠存储上的日志文件恢复数据。...ReceiverSupervisor#pushAndReportBlock方法，该方法将 block 数据存储并写一份到日志文件中（即 WAL），之后最终将 block 信息，即 receivedBlockInfo...BatchAllocationEvent(batchTime, allocatedBlocks) 并写入日志文件（WAL），这之后才进行真正的分配。...blocks 及 blocks 元数据（比如保存着未完成的 jobs 对应的 blocks 信息及 block 文件）。
通常，程序中的转换与数据流中的算子之间存在一对一的对应关系。但是，有时一个转换可能包含多个转换算子。 源和接收器记录在流连接器和批处理连接器文档中。...转换在DataStream operators算子和DataSet转换文档中。 | 并行数据流 Flink中的程序本质上是并行和分布式的。...因此，在此示例中，保留了每个键内的排序，但并行性确实引入了关于不同键的聚合结果到达接收器的顺序的非确定性。 | 窗口 聚合事件（例如，计数，总和）在流上的工作方式与批处理方式不同。...此对齐还允许Flink重新分配状态并透明地调整流分区。 ? | 容错检查点 Flink使用流重放和检查点(checkpointing)的组合实现容错。...检查点间隔是在执行期间用恢复时间（需要重放的事件的数量）来折中容错开销的手段。 容错内部的描述提供了有关Flink如何管理检查点和相关主题的更多信息。
容错测试的类型有很多，常见的有接口容错测试、数据边界值测试、数据库容错测试、并发容错测试、文件容错测试等。...一般在安卓系统中，以上内容都会在测试过程中考虑到，由于苹果手机系统相对封闭，与安卓相比来说，病毒少，底层数据被恶意删除或修改的几率少，所以从自我意识上对于ios端的文件容错性测试关注点就比较弱，最终导致一次严重上线问题...点击App中的“表情tab”崩溃 问题原因 本次版本中由于新增功能，所以修改了本地config.plist文件的格式，在修改config.plist格式的同时又用到了newInfo.plist文件，但是由于历史原因部分用户...2.确认哪些文件需要进行容错测试？ 不同的App本地存储文件的个数、属性都不同，如果所有的文件都要手动进行容错测试，成本与收益可能不成正比，除非通过白盒测试、自动化容错测试等手段来进行避免。...文件内容的检查 1）文件内容为空 2）文件中的字段被删除 3）文件中的字段类型错误 4）文件中的字段值超出最大值 5）文件中的字段值超出最大长度 6）文件中的字段对应的内容路径不存在 欢迎添加我们的搜狗测试微信号
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...Flink 中的状态后端：A. 状态数据如何存？B. 运行时存在哪里？C. 状态快照保存在哪？ ?...未对齐的 checkpoint 确保障碍物尽快到达接收器。 适用于至少有一条缓慢移动的数据路径的应用程序，避免对齐时间过长。...增加并发能力的方式进行处理； Checkpoint & Savepoint Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复...你可以给出 Savepoint 目录或 _metadata 文件的路径。跳过无法映射的状态恢复 #默认情况下，resume 操作将尝试将 Savepoint 的所有状态映射回你要还原的程序。
flink是一款开源的大数据流式处理框架，他可以同时批处理和流处理，具有容错性、高吞吐、低延迟等优势，本文简述flink的编程模型。...Flink 数据流编程模型 抽象级别 Flink提供了不同的抽象级别以开发流式或者批处理应用 ?...最底层提供了有状态流，它将通过过程函数嵌入到DataStream API中，它允许用户可以自由地处理来自一个或者多个流数据的事件，并使用一致、容错的状态。...Flink 应用程序结构就是如上图所示： Source: 数据源，Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：基于本地集合的 source、基于文件的 source、基于网络套接字的...Sink：接收器，Flink 将转换计算后的数据发送的地点 ，你可能需要存储下来，Flink 常见的 Sink 大概有如下几类：写入文件、打印出来、写入 socket 、自定义的 sink 。
最底的抽象层提是简单的提供了带状态的流处理，它可以使用处理函数嵌入到[DataStream API中，它允许使用者自由的处理一个和多个数据流中的事件，并且保持一致的容错状态，另外，使用者可以注册事件时间和处理时间回调函数...在执行的时候，Flink程序被映射到数据流上去，持续的数据流和转换操作。每一个数据流有一个和多个源作为起点，终止于一个或多个接收器。...所以在这个例子中，每个key中的顺序是保持的，但是并行执行对不同key的聚合到达接收器的顺序引入了不确定性。 parallel execution这里有关于并行配置和控制的详细文档。...Checkpoints for Fault Tolerance 容错的检查点 Flink用数据流回放和检查点的组合来实现容错。一个检查点和每一个输入数据流的特定点相关，以及和每个操作的对应状态。...（需要被回放事件的数量） 容错间隔的描述提供了更多关于Flink管理检查点和相关话题的资料。关于启用和配置检查点的详细信息都在这个文档中checkpointing API docs.
当需要管理历史数据时，状态允许有效访问过去发生的事件。 Flink 需要了解状态，以便使用检查点和保存点使其容错。...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。...Apache Kafka 具有这种能力，而 Flink 与 Kafka 的连接器利用了这一点。 有关 Flink 连接器提供的保证的更多信息，请参阅数据源和接收器的容错保证。...检查点 Flink 容错机制的核心部分是绘制分布式数据流和算子状态的一致快照。 这些快照充当一致的检查点，系统可以在发生故障时回退到这些检查点。...批处理程序中的状态和容错 Flink 将批处理程序作为流程序的一种特殊情况执行，其中流是有界的（元素数量有限）。 DataSet 在内部被视为数据流。
其是从进来的流数据中选取的字段。 关键看这个虚拟key是什么类型。...KeyedStream, String> KeyedStream5 = map.keyBy(tuple -> tuple.f1); 我的博客即将同步至腾讯云
其他框架 CSA中的日志聚合框架和作业测试器框架还使您能够创建更可靠的Flink应用程序进行生产。 ? 什么是Apache Flink？ Flink是一个分布式处理引擎和一个可伸缩的数据分析框架。...此外，Flink为数据流上的分布式计算提供通信、容错和数据分发。由于Flink具有处理规模，有状态流处理和事件时间的功能，因此许多企业选择Flink作为流处理平台。 ?...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。 ?...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。您还可以创建检查点和保存点，以在持久性存储上对流式应用程序进行容错备份。 ?...要跟踪基于事件时间的应用程序的时间，可以使用水印。 ? 检查点和保存点 可以创建检查点和保存点，以使Flink应用程序在整个管道中容错。Flink包含一个容错机制，该机制可以连续创建数据流的快照。
但是这样会有一个问题，当数据库中的 schema 发生变化时，也需要手动更新对应的 Flink 任务以保持类型匹配，任何不匹配都会造成运行时报错使作业失败。这个操作冗余且繁琐，体验极差。...实际上对于任何和 Flink 连接的外部系统都可能有类似的上述问题，在 1.11.0 中重点解决了和关系型数据库对接的这个问题。...示例 目前对于jdbc catalog，flink仅提供了postgres catalog，我们基于postgres的catalog讲解一下如何使用flink的catalog ， 引入pom <dependency...tEnv中，然后就可以用tEnv进行一些操作了。 ...以一个简单的方法listDatabases为例： 从元数据表pg_database中查询所有的tablename，然后去掉内置的数据库，也就是template0和template1，然后封装到一个list
flink-window 窗口 在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。...其作用是在 Trigger 触发窗口计算之后将窗口的 State 中的数据清除。...如果session之间的间隔大于指定的间隔，数据将会被划分到不同的session中。...(即使后面还有延迟的数据 解决的问题 Watermark的时间戳可以和Event中的EventTime 一致，也可以自己定义任何合理的逻辑使得Watermark的时间戳不等于Event中的EventTime...， Event中的EventTime自产生那一刻起就不可以改变了，不受Apache Flink框架控制， 而Watermark的产生是在Apache Flink的Source节点或实现的Watermark
在Flink中，应用程序由用户定义的算子转换的数据流组成。这些数据流形成有向图，这些图以一个或多个源开头，并以一个或多个接收器结束。...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。...例如考虑电子商务交易或者金融交易中涉及的一系列事件。 这些对于实时流处理要求使用记录在数据流中的事件时间的时间戳，而不是使用处理数据的机器时间。 状态流处理 Flink的操作是有状态的。...每个并行实例负责处理特定键组的事件，并且这些键的状态保存在本地。 下图显示了作业图中前三个运算符的并行度为2的作业，终止于并行度为1的接收器。...强大的流处理 Flink能够通过状态快照和流重放的组合提供容错和精确一次语义。这些快照捕捉分布式管道的全部状态，将偏移记录到输入队列中，以及整个作业图中的状态，这是因为已经将数据摄取到该点。
下面我将详细阐述我解决这个问题的思路，并且深入 JDK 源码找到问题的答案。 解决问题的过程 可以发现，其实这个问题有几种情况，所以我们分类讨论各种情况，看最后能不能得到答案。...String s = null; System.out.print(s); 运行的结果是 null 果然如书上说的没有抛出异常，而是打印了null。显然问题的线索在于print函数的源码中。...+的嫌疑最大，但是+又不是函数，我们怎么看到它的源代码？这种情况，唯一的解释就是编译器动了手脚，天网恢恢，疏而不漏，找不到源代码，我们可以去看看编译器生成的字节码。...详细的解释参考这篇文章 Java细节：字符串的拼接。...，现在我们知道秘密在StringBuilder.append函数的源码中。
最近，忙于开发完善flink平台，并且使用我们的平台去支持一些复杂的业务，比如用户画像处理等。遇见了很多bug和性能点，后面陆续出文章给大家解析。...，这点比flink差了许多。...连续处理是Spark 2.3中引入的一种新的实验版本流执行模式，可实现极低（~1 ms）端到端延迟，并且具有至少一次处理容错保证。...虽然控制台接收器非常适合测试，但是使用Kafka作为源和接收器可以最好地观察到端到端的低延迟处理。...注意事项 连续处理引擎启动多个长时间运行的任务，这些任务不断从源中读取数据，处理数据并连续写入接收器。 查询所需的任务数取决于查询可以并行从源读取的分区数。
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