189 8069 5689
本篇内容主要讲解“Flink1.10状态管理是怎样的”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Flink1.10状态管理是怎样的”吧!
10年积累的成都网站设计、成都网站制作经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程，更有磐安免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。
一、概述
我们先来看Flink官方文档的第一句话：
Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in all common cluster environments, perform computations at in-memory speed and at any scale.
有道翻译如下：
Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于无界和有界数据流上的有状态计算。Flink被设计成可以在所有常见的集群环境中运行，以内存中的速度和任何规模执行计算。
这里要明确一点,Flink的流式处理可以是有状态的可以是无状态的，比如有些一些任务我只基于某个独立的数据进行计算，最简单的比如说从source端接收数据直接打印到控制台了，然后后面输出到sink,这种不依赖其他数据，这种根本就不涉及到状态，直接就是来一条数据处理一条数据，这个应该比较好理解。
之前我们说过大多数的流应用都是有状态的，Flink执行计算任务的过程中，从source端到sink端中间会有很多的operator，中间会存在多个临时状态，如果任务的某个task挂掉，那它在内存中的状态都会丢失，如果我们中间没有存储中间状态的话，需要从头开始计算，如果我们存储了中间状态，就可以恢复到中间状态，从该状态继续计算，而不是从头开始计算 ；Flink就设计了一种机制来保存任务执行的中间状态，就是状态管理机制。
例如，经典的wordcount程序，task不断的从source端接收数据，处理数据之前，task先去访问state,获取该单词当前的count数，加1后再更新state,并将新的计算结果输出。下面这个图就展示了flink的task如何和state进行交互。
哪些场景需要状态计算呢？下面是我整理了一些典型场景：
a.数据增量统计；
b.聚合操作；
c.机器学习训练模型迭代运算时保存当前模型；
d.Job故障重启,需要从之前的状态恢复；
e.数据记录去重；
f.历史数据的比对。
二、状态分类
在讲解Flink的状态分类之前我们需要先区分几个概念：
1).State 状态
State一般指一个具体的task/operator的状态，Flink为了保证计算过程中出现异常进行数据恢复，就将中间结果存储起来，这个中间结果就是State,默认情况下，State保存在Jobmanager的内存中，也可以保存在TaskManager本地磁盘或HDFS分布式文件系统。
2).State Backend 状态后端
State是如何准确的存储、访问、以及维护是由一个可插拔的组件决定的，这个组件称为状态后端（State backend），一个state backend负责两件事：本地state管理，以及为state做检查点并存储到外部地址。
3).Checkpoint 检查点
Checkpoint是指在某个特定的时刻下，对整个job一个全局的快照，当我们遇到故障或者重启的时候可以从备份中进行恢复。
按照数据的划分和扩张方式，在Flink中有两种类型的state：operator state和keyed state：
1.operator state 算子状态 作用范围限定为算子任务，一个任务一个状态
算子状态的作用范围限定为算子任务，由同一并行子任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态；
算子状态对于同一个任务而言是共享的（每一个并行的子任务共享一个状态）；
算子状态不能由相同或不同算子的另一个任务访问（相同算子的不同任务之间也不能访问）；
operator state提供了三种原型：
List state
以list的方式表示state
Union list state
同样以list的方式表示state。但是它与常规list state的不同点在于：发生故障时恢复的方式、或一个application从检查点开始的方式。
Broadcast state
被用于特殊场景，当一个operator的每个task的state都是相同时。这个属性可以被用于检查点，或是rescaling 一个 operator时。
2.keyed state
键控状态是基于KeyStream之上的状态，keyBy之后的Operator State。
键控状态是根据输入数据流中定义的键（key）来维度和访问状态的；
Flink为每个key维护一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个key对应的状态；
当任务处理一条数据时，它会自动将状态的访问范围限定为当前数据的key；
keyed state提供了三种原型：
Value state
为每个key存一个单值（可以是任意类型）。复杂的数据结构也可以作为value state 存储；
List state
为每个key存一个列表值。这个列表可以是任意类型；
Map state
为每个key存一个key-value 映射。映射中的key和value可以是任意类型。
三、状态存在形式
Keyed State和Operator State，可以以两种形式存在：原始状态和托管状态。
托管方式就是状态管理由flink提供的框架进行管理，通过flink状态管理框架提供的接口，来更新和管理状态的值。这里面包括用于存储状态数据的数据结构，现成的包装类等。
原始方式就是由用户自行管理状态具体的数据结构，框架在做checkpoint的时候（checkpoint是flink进行状态数据持久化存储的机制），使用byte[]来读写状态内容，对其内部数据结构一无所知。
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。一般来说，托管状态用的比较多。
到此，相信大家对“Flink1.10状态管理是怎样的”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！