首页  流程图  详情

Flink State

2023-09-06 14:24:38   1  举报





为你推荐

查看更多



sightTree_state

flink pipe

bus_ctl state machine

headfirst_状态模式_State

payment_state_machine_current

tri state buffer

Look Alike Model State Transition

state

project state

Flink算子状态

大数据

作者其他创作

大纲/内容

离线：任务失败重新把昨天的获取依赖RDD的血缘将上一步结果重新计算即可实时：如果还像离线一样任务失败重新把昨天的计算太慢了没有时效性

HashMapStateBackend--默认整合了内存和文件每个状态默认5M 通过构造函数可以设置内存不够溢出的写到本地磁盘状态规模超出内存空间时读写效率明显降低

setUpdateType：状态时间戳的更新时机是一个枚举Disabled：禁用TTLOnCreateAndWrite：每次写入都会更新State最后访问时间OnReadAndWrite：每次读都会更新State最后访问时间

重载父类的对应的方法

有三个重载方法对应父类也是重载的三种

1.Flink运行时统一管理序列化故障恢复等都实现好了只需要调用接口2.配置了容错机制后自动持久化自动恢复3.应用发送横向扩展状态自动重组分配到所有子任务实列上4.提供：Value State 值状态 ListState 列表状态Map State 映射状态 AggregateState 聚合状态5.内部支持各种数据类型

一个算子很多并行度一个并行度对应一个槽不同的槽计算资源时物理隔离的状态在并行任务间是无法共享状态只针对当前子任务的实列有效

按照计算隔离可以用于所有算子一个并行度 = 一个状态 = 一个槽

StateTtlConfig各参数详解

扩缩容范围并发改变 reblancelistState均匀分配BroadcastState会把状态拷贝到全部新任务上实现CheckPointFunction接口或 ListCheckPoint接口数据结构ListState BroadCastState

环境.setStateBackend(new HashMapStateBackend)

基于RocksDB存储类似hbase的内存存储库 kv形式存储

实现需要在创建对象前StateTtlConfig.newBuilder()设置

如果算子需要历史状态先将历史状态获取到然后跟数据进行计算逻辑更新历史状态返回计算结果执行一次环境只会获取一次历史状态但会不断更新状态

内存：environment.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage())文件外部系统：environment.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(路径)

状态TTL

1.配置环境2.获取数据源3.自定义类实现 mapfunciton 和 checkpointFunction接口4.重写 map snapshotstate快照 initializestate序列状态5.定义属性标记和状态集合调用一次map 标记自增6.initializestate方法实例化一个描述器 ListStateDescriptor7.通过上下文调用.getOperatorStore 在调用.getListState()将描述器传进去赋值给状态集合8.snapshotState快照先将状态集合清理在add添加属性9.环境对象调用.enableCheckPoint(5000) 五秒开启一个检查点10.环境对象调用.getcheckPointConfig.setCheckpointStorage(File:///)11.通过initializeState方法中的上下文.isRestored() 如果有恢复的数据遍历历史集合将历史数据拿出来赋值然后在自增12.获取历史数据之前得先开启配置 newConfiguartion()将配置对象.setString(\"execution.savepoint.path\

setTtl：状态过期的时间设置了TTL 上次访问时间 + TTL小于当前时间表明状态过期

cleanupStrategies：过期状态如何清理FULL_STATE_SCAN_SNAPSHOT：过期值只有在显式读出时才会被删除INCREMENTAL_CLEANUP：增量地触发对某些状态项的清理ROCKSDB_COMPACTION_FILTER：定期使用异步压缩来合并状态的更新和减少储存

状态类型

扩缩容范围key group是重写分配的最小单元并发改变时以keygroup为单位将键值分配给不同任务实现Rich Function通过getrumtimeContext

返回类型

基于文件FsStateBackend

Managed State / 托管状态Flink管理

来回切换

对状态进行存活管理淘汰机制：基于存活时间存活时长的计时器可以在数据被读写时重置存活管理粒度是到元素级

根据当前数据和历史数据进行计算需要保存历史窗口计算的结果历史数据-->statesum

数据结构ValueState ：保存可以更新和检索的值 kv形式通过k更新(update) 通过v检索span style=\"font-size: inherit;\

环境.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend)

调用

isRestored()-->状态是从上一次执行的快照还原的，则返回 truegetRestoredCheckePointId()-->状态是从上一次执行的快照还原的返回检查点IDgetOperatorStateStore()-->返回允许向后端注册操作员状态的接口getKeyedStateStore()-->返回允许向后端注册带密钥状态的接口

状态后端

开辟一块内存自己管理实现状态的序列化和故障恢复Flink只会把自定义的当字节数组存储没有其它的任何自动操作缺点：自己管理太麻烦

1.13以后统一了格式

本地管理

算子状态/ Operator

托管方式

按照key隔离只能用于keyby算子相同key对应一个状态

根据当前数据直接转换结果计算时不需要历史数据map filter flatMap

为什么流式需要状态？

1.new Configuartion配置2.配置对象.setString(\"execution.savepoint.path\

1.13以前

HDFS