序 本文主要研究一下flink的StateTtlConfig 实例 import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor...; import org.apache.flink.api.common.time.Time; StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder...，之后通过StateDescriptor的enableTimeToLive方法传递该config StateTtlConfig flink-core-1.7.0-sources.jar!.../org/apache/flink/api/common/state/StateTtlConfig.java /** * Configuration of state TTL logic..../org/apache/flink/runtime/state/AbstractKeyedStateBackend.java /** * @see KeyedStateBackend
序 本文主要研究一下flink的StateTtlConfig images (1).png 实例 import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig...; import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor; import org.apache.flink.api.common.time.Time...; StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.seconds(1)) .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite...，之后通过StateDescriptor的enableTimeToLive方法传递该config StateTtlConfig flink-core-1.7.0-sources.jar!.../org/apache/flink/api/common/state/StateTtlConfig.java /** * Configuration of state TTL logic.
那么，再从程序中查看有valuestate的StateTtlConfig，但是却没有设置清除策略！ 问题解决 ---- Flink的过期数据的清理。 1....可以通过 StateTtlConfig 配置关闭后台清理： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; StateTtlConfig...该策略可以通过 StateTtlConfig 配置进行配置： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; import org.apache.flink.api.common.time.Time...import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig...import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
然后把配置传递到 state descriptor 中启用 TTL 功能： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; import...可以通过 StateTtlConfig 配置关闭后台清理： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; StateTtlConfig...该策略可以通过 StateTtlConfig 配置进行配置： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; import org.apache.flink.api.common.time.Time...该特性可以通过 StateTtlConfig 进行配置： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; StateTtlConfig...该特性可以通过 StateTtlConfig 进行配置： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; StateTtlConfig
1、State TTL 功能的用法 在 Flink 的官方文档 中给我们展示了State TTL的基本用法，用法示例如下： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig...2、StateTtlConfig 的参数说明 TTL：表示状态的过期时间，是一个 org.apache.flink.api.common.time.Time 对象。...import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig import org.apache.flink.api.common.time.Time...这个特性可以在StateTtlConfig中激活： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig val ttlConfig = StateTtlCon...import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig val ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder
用法 可以在 Flink 官方文档中看到 State TTL 如下使用方式： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; import...如果要在 DataStream 中使用该过期请策略，请参考如下所示代码： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; import...org.apache.flink.api.common.time.Time; StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.seconds...如果要在 DataStream 中使用该过期请策略，请参考如下所示代码： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; StateTtlConfig...如果要在 DataStream 中使用该过期请策略，请参考如下所示代码： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; StateTtlConfig
在 Flink 的官方文档 中，用法示例如下： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor...; import org.apache.flink.api.common.time.Time; StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder...StateTtlConfig 的参数说明 TTL：表示状态的过期时间，是一个 org.apache.flink.api.common.time.Time 对象。...State TTL 的实现原理 为了了解 State TTL 功能在 Flink 代码的实现，同样可以从 StateTtlConfig 类开始顺藤摸瓜。...把 Flink 原有的状态（State Handler）与用户设置的 StateTtlConfig 对象一起传入这个类的构造方法后，将会根据前面介绍的多个参数，对这个类的若干布尔常量做赋值，例如 updateTsOnRead
以下Java示例演示如何创建状态TTL配置并将其提供给状态描述符，该状态描述符将上述案例中的用户上次登录时间保存为Long值： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig...; StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.days(7)) .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite...必须明确启用完全快照的状态删除，如以下示例所示： StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.days(7))...以下代码示例演示如何启用增量清理： StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.days(7)) // check...状态后端后，将为状态启用压缩清理策略，如以下代码示例所示： StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.days(7))
前言 使用 flink 很长一段时间了，突然发现竟然没有计算过 topN，这可是 flink 常见的计算场景了， 故自己想了一个场景来计算一下。...基于 Flink 1.12 场景 外卖员听单的信息会发到单独一个 topic 中，计算一个每天有多少个 外卖员听单以及总共的听单次数。...ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(org.apache.flink.api.common.time.Time.hours(25))...ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(org.apache.flink.api.common.time.Time.hours(25))...)//default .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired) .build(
Flink主要有两种基础类型的状态：keyed state 和operator state。...TTL的使用也很简单，可以参考如下代码： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig;import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor...;import org.apache.flink.api.common.time.Time;StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder...配置方法如下： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig;import org.apache.flink.api.common.time.Time...;StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.seconds(1)) .cleanupFullSnapshot()
概念 在Flink架构体系中，有状态计算可以说是Flink非常重要的特性之一 Flink优势： 支持高吞吐、低延迟、高性能 支持事件时间Event_time概念 支持有状态计算 有状态计算是指: 在程序计算过程中...实现方法: 1、生成StateTtlConfig配置 2、将StateTtlConfig配置传入StateDescriptor中的enableTimeToLive方法中即可 import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig...import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor import org.apache.flink.api.common.time.Time...val ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.seconds(1)) .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite...) .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired) .build val stateDescriptor
以下 Java 示例展示了如何创建状态 TTL 配置并将其提供给状态描述符，该描述符将用户的上次登录时间作为 Long 值保存： import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig...; StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.days(7)) .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite...) .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired) .build(); ValueStateDescriptor...必须明确启用完整快照上的状态驱逐，如以下示例所示： StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.days(7))...然而，Flink 1.6 对定时器处理进行了重大改进，例如高效的定时器删除（FLINK-9423）和 RocksDB 支持的定时器服务。
一、基础概念 在Flink架构体系中，有状态计算可以说是Flink非常重要的特性之一。...实现方法: 1、生成StateTtlConfig配置 2、将StateTtlConfig配置传入StateDescriptor中的enableTimeToLive方法中即可 import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig...val ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.seconds(1)) .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite...) .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired) .build val stateDescriptor...ValueStateDescriptor[String]("text state", classOf[String]) stateDescriptor.enableTimeToLive(ttlConfig) StateTtlConfig
序 本文主要研究一下flink的AbstractTtlState State+in+stream+processing.jpg InternalKvState flink-runtime_2.11-..., N, SV> { private final TypeSerializer valueSerializer; AbstractTtlState(S original, StateTtlConfig...AbstractTtlDecorator { /** Wrapped original state handler. */ final T original; final StateTtlConfig...live in milliseconds. */ final long ttl; AbstractTtlDecorator( T original, StateTtlConfig...; this.returnExpired = config.getStateVisibility() == StateTtlConfig.StateVisibility.ReturnExpiredIfNotCleanedUp
序 本文主要研究一下flink的AbstractTtlState InternalKvState flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!...K, N, SV> { private final TypeSerializer valueSerializer; AbstractTtlState(S original, StateTtlConfig...AbstractTtlDecorator { /** Wrapped original state handler. */ final T original; final StateTtlConfig...live in milliseconds. */ final long ttl; AbstractTtlDecorator( T original, StateTtlConfig...; this.returnExpired = config.getStateVisibility() == StateTtlConfig.StateVisibility.ReturnExpiredIfNotCleanedUp
序 本文主要研究一下flink的StateDescriptor 下载 (6).png RuntimeContext.getState flink-core-1.7.0-sources.jar!.../org/apache/flink/api/common/functions/RuntimeContext.java /** * A RuntimeContext contains information...getFoldingState通过FoldingStateDescriptor获取FoldingState；getMapState通过MapStateDescriptor获取MapState StateDescriptor flink-core.../org/apache/flink/api/common/state/StateDescriptor.java /** * Base class for state descriptors....ttlConfig = StateTtlConfig.DISABLED; /** The default value returned by the state when no other
状态与容错 在 Flink 的框架中，进行有状态的计算是 Flink 最重要的特性之一。所谓的状态，其实指的是 Flink 程序的中间计算结果。...(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite) .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired...想要使用 TTL，我们需要首先构建一个 StateTtlConfig 配置对象；然后，可以通过传递配置在任何状态描述符中启用 TTL 功能。...StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.seconds(10)) .setUpdateType...(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite) .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired
》 《Flink重点难点：Flink Table&SQL必知必会(一)》 Flink重点难点：Flink Table&SQL必知必会(二) 状态与容错 在 Flink 的框架中，进行有状态的计算是 Flink...(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite) .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired...想要使用 TTL，我们需要首先构建一个 StateTtlConfig 配置对象；然后，可以通过传递配置在任何状态描述符中启用 TTL 功能。...StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.seconds(10)) .setUpdateType...(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite) .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired
前言 使用 flink 很长一段时间了，突然发现竟然没有计算过 pv uv，这可是 flink 常见的计算场景了，面试时也是常问题之一。故自己想了一个场景来计算一下。...基于 Flink 1.12 场景 外卖员听单的信息会发到单独一个 topic 中，计算一个每天有多少个 外卖员听单以及总共的听单次数。...ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(org.apache.flink.api.common.time.Time.hours(25))...) .cleanupInRocksdbCompactFilter(1000) .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite...)//default .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired) .build
org.apache.flink.api.scala.\_ import org.apache.flink.configuration.Configuration import org.apache.flink.util.Collector...import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig; import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor...; import org.apache.flink.api.common.time.Time; StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder...(Time.seconds(1)) .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite) .setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired...- 只在创建和写的时候清除 （默认） StateTtlConfig.UpdateType.OnReadAndWrite - 在读和写的时候清除 setStateVisibility： StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired
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