You need to enable JavaScript to run this app.
最新活动
产品
解决方案
定价
生态与合作
支持与服务
开发者
了解我们

Flink广播状态的哪种使用方式更好?

Flink 支持两种方式使用广播状态:

  1. 直接在 RichFunction 中使用广播状态
public class BroadcastFunction extends RichMapFunction<IN, OUT> {

    private transient MapState<String, String> broadcastState;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        // 在 open 方法中获取广播状态
        broadcastState = getRuntimeContext().getMapState(
                new MapStateDescriptor<>("broadcast", BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO));
    }

    @Override
    public OUT map(IN value) throws Exception {
        // 在 map 方法中使用广播状态
        String broadcastValue = broadcastState.get("key");
        // ...
    }

    @Override
    public void processBroadcastElement(BROADCAST value, Context ctx, Collector<OUT> out) throws Exception {
        // 在 processBroadcastElement 方法中更新广播状态
        broadcastState.put("key", value.getValue());
    }
}
  1. 使用 BroadcastProcessFunctionBroadcastStream 进行广播
public class BroadcastFunction extends BroadcastProcessFunction<IN1, IN2, OUT> {

    private transient ValueState<String> valueState;

    @Override
    public void processBroadcastElement(IN2 value, Context ctx, Collector<OUT> out) throws Exception {
        // 在 processBroadcastElement 方法中更新广播状态
        valueState.update(value.getValue());
    }

    @Override
    public void processElement(IN1 value, ReadOnlyContext ctx, Collector<OUT> out) throws Exception {
        // 在 processElement 方法中使用广播状态
        String broadcastValue = valueState.value();
        // ...
    }

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        // 在 open 方法中获取广播状态
        valueState = getRuntimeContext().getState(
                new ValueStateDescriptor<>("broadcast", BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO));
    }
}

// 将广播流广播出去
BroadcastStream<BROADCAST> broadcastStream = env.addSource(new BroadcastSourceFunction<BROADCAST>());
DataStream<IN1> inStream = ... ;
DataStream<OUT> outStream = inStream.connect(broadcastStream)
        .process(new BroadcastFunction());
``
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
展开更多
面向开发者的云福利中心,ECS 60元/年,域名1元起,助力开发者快速在云上构建可靠应用

社区干货

关于大数据计算框架 Flink 内存管理的原理与实现总结 | 社区征文

state有状态计算:支持大状态、灵活的状态后端- Flink 还实现了 watermark 的机制,解决了基于事件时间处理时的数据乱序和数据迟到的问题。- Window:提供了一套开箱即用的窗口操作,如滚动窗口、滑动窗口、... Flink并不是将大量对象存在堆上,而是将对象序列化到一个预分配的内存块上,这个内存块叫MemorySegment,它代表了一段固定长度的内存(默认32KB)也就是flink中最小的内存分配单元,并且提供了非常高效的读写方法。底层可...

字节跳动 Flink 状态查询实践与优化

字节跳动流式计算团队在内部提出了 State Query on Flink SQL 的解决方案——用户通过写 SQL 的方式就可以简单地查询 State。本文将主要介绍字节跳动在 Flink 状态查询这方面所进行的相关工作。![]()# State P... 然后实现 ReaderFunction 用于重新注册所需要查询的 State 以及定义处理 State 的方式。查询状态的过程中会遍历所有的 Key 并按照我们定义的方式操作 State; - 最后,调用 Savepoint.readKeyedState 并传入...

字节跳动 Flink 状态查询实践与优化

字节跳动流式计算团队在内部提出了 State Query on Flink SQL 的解决方案——用户通过写 SQL 的方式就可以简单地查询 State。本文将主要介绍字节跳动在 Flink 状态查询这方面所进行的相关工作。 **... 修改和初始化等操作。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2475218c94e847c6a99b46c4f26aba2a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=17149260...

干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践

主要通过埋点的形式进行采集上报,按不同的来源分为客户端埋点、Web端埋点、服务端埋点。不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到MQ,然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实... 举个例子:一个客户端的文章点赞埋点描述了用户在一个时间点对某一篇文章进行了点赞操作,埋点经过数据流日志采集服务进入数据流ETL链路,通过UserAction ETL处理后实时地进入到推荐Joiner任务中拼接生成样本更新推荐...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

Flink广播状态的哪种使用方式更好? -优选内容

Flink 基础使用
1 背景信息通过 SSH 方式登录火山引擎 E-MapReduce(EMR)的服务器,通过命令行提交 Flink 作业。基于 YARN 模式部署的 Flink 支持 Application 模式、Session 模式以及 Per-Job 模式运维作业。图片来自 Flink 官方文... 提供了更好的资源隔离保证,作业完成后集群关闭。 优点: 提供较好的资源隔离保证 缺点: 作业启动时间以及作业资源开销会大一些 Session 模式 Session 模式会预先启动一个 flink 集群,可以在该集群中运行多个作...
关于大数据计算框架 Flink 内存管理的原理与实现总结 | 社区征文
state有状态计算:支持大状态、灵活的状态后端- Flink 还实现了 watermark 的机制,解决了基于事件时间处理时的数据乱序和数据迟到的问题。- Window:提供了一套开箱即用的窗口操作,如滚动窗口、滑动窗口、... Flink并不是将大量对象存在堆上,而是将对象序列化到一个预分配的内存块上,这个内存块叫MemorySegment,它代表了一段固定长度的内存(默认32KB)也就是flink中最小的内存分配单元,并且提供了非常高效的读写方法。底层可...
字节跳动 Flink 状态查询实践与优化
字节跳动流式计算团队在内部提出了 State Query on Flink SQL 的解决方案——用户通过写 SQL 的方式就可以简单地查询 State。本文将主要介绍字节跳动在 Flink 状态查询这方面所进行的相关工作。![]()# State P... 然后实现 ReaderFunction 用于重新注册所需要查询的 State 以及定义处理 State 的方式。查询状态的过程中会遍历所有的 Key 并按照我们定义的方式操作 State; - 最后,调用 Savepoint.readKeyedState 并传入...
字节跳动 Flink 状态查询实践与优化
字节跳动流式计算团队在内部提出了 State Query on Flink SQL 的解决方案——用户通过写 SQL 的方式就可以简单地查询 State。本文将主要介绍字节跳动在 Flink 状态查询这方面所进行的相关工作。 **... 修改和初始化等操作。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2475218c94e847c6a99b46c4f26aba2a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=17149260...

Flink广播状态的哪种使用方式更好? -相关内容

干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践

主要通过埋点的形式进行采集上报,按不同的来源分为客户端埋点、Web端埋点、服务端埋点。不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到MQ,然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实时风... 举个例子:一个客户端的文章点赞埋点描述了用户在一个时间点对某一篇文章进行了点赞操作,埋点经过数据流日志采集服务进入数据流ETL链路,通过UserAction ETL处理后实时地进入到推荐Joiner任务中拼接生成样本更新推荐...

字节跳动使用 Flink State 的经验分享

**前言**-------Flink 作业需要借助 State 来完成聚合、Join 等有状态的计算任务,而 State 也一直都是作业调优的一个重点。目前 State 和 Checkpoint 已经在字节跳动内部被广泛使用,业务层面上 State 支持了数... **提升 State 操作性能**用户在使用 State 时,会发现操作 State 并不是一件很"容易"的事情,如果使用 FsStateBackend,会经常遇到 GC 问题、频繁调参等问题;如果使用 RocksDBStateBackend,涉及到磁盘读写,对象序...

干货|字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化(2)

> > > 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ... Task 2/3/6/7 在文件删除后由于没有文件的写入和关闭操作,task 正常运行;而 task 0/1/4/5 在文件删除后还有文件的写入和关闭操作,造成 task 失败。 **HDFS元数据查看**下一步就要去排查文件丢失的...

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

字节跳动 Flink 大规模云原生化实践

> 本文整理自字节跳动基础架构工程师刘畅,在 Flink Forward Asia 生产实践专场的分享。字节跳动拥有业界领先的 Flink 流式计算任务规模。随着云原生时代的到来,我们开始探索将线上的 Flink 任务从 Hadoop 迁移到 K... 没有完整的生命周期状态描述和管理;- 批调度对接成本高;- 缺少全局视角,不容易进行一些全局的调控。除此之外,Flink 部署也可以搭配使用 Operator,目前 Operator 通常针对负载单独定制,未来进行多种负载...

字节跳动 Flink 单点恢复功能及 Regional CheckPoint 优化实践

**01****单点恢复机制**在字节跳动的实时推荐场景中,我们使用 Flink 将用户特征与用户行为进行实时拼接,拼接样本作为实时模型的输入。拼接服务的时延和稳定性直接影响了线上产品对用户的... 如果是可用状态,说明 Channel 的 Buffer 没有消费完,需要等待 Buffer 消费完再进行替换操作。 **业务收益**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tl...

Flink 流批一体在字节跳动的探索与实践

然后运用 Flink 实时计算引擎进行处理,处理后经过消息中间件的缓存传输存入下游的存储,来服务下层的应用。整个计算架构分成两条链路,带来了两个比较严重的问题:1. **计算不同源**1. **维护成本高** **。**... 我们使用 Flink 作为流批一体统一的计算引擎,Iceberg 作为流批一体统一的存储方式。简单的数据流向如下图。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/aa1362b2fe244...

Flink 流批一体在字节跳动的探索与实践

**流式计算链路**,也是我们整个实时推荐、实时信息流的核心链路。我们会通过消息中心件把实时数据进行缓存存入,然后运用 Flink 实时计算引擎进行处理,处理后经过消息中间件的缓存传输存入下游的存储,来服务下层... 我们为什么会选择 Flink 作为流批一体的计算引擎呢?主要原因在于,Flink 是一个面向有限流和无限流有状态计算的分布式计算框架,它能够支持流处理和批处理两种应用类型。在传统意义上,Flink 是一个无限的数据流。...

干货|字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化(1)

第一篇主要介绍Flink Checkpoint 以及 MQ dump 写入流程。HDFS 集群某个元数据节点由于硬件故障宕机。在该元数据节点终止半小时后,HDFS 手动运维操作将 HDFS 切主到 backup 节点后,HDFS 恢复服务。故障恢复后... Operator 接收到输入 Operator 所有并发的 barries 后将当前的状态写入到 state 中,并将 barries 传递到下一个 Operator。* **Notify Checkpoint 完成阶段:**对应 2PC 的 commit 阶段。Checkpoint Coordinator...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

产品体验

体验中心

云服务器特惠

云服务器
云服务器ECS新人特惠
立即抢购

白皮书

一图详解大模型
浓缩大模型架构,厘清生产和应用链路关系
立即获取

最新活动

爆款1核2G共享型服务器

首年60元,每月仅需5元,限量秒杀
立即抢购

火山引擎增长体验专区

丰富能力激励企业快速增长
查看详情

数据智能VeDI

易用的高性能大数据产品家族
了解详情

一键开启云上增长新空间

立即咨询