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StateBackend的意思是狀態後端。 狀態後端定義了流式應用程序狀態如何存儲和checkpoint的。不同的狀態後端以不同的方式來存儲其狀態，並且使用不同的數據結構來保存正在運行的應用程序的狀態。 MemoryStateBack
package DataSetPartitionTest1; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.
Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.TableException: Create BatchTableEnvironment failed. at org.a
區別: 1.廣播變量是基於內存的,是將變量分發到各個worker節點的內存上（避免多次複製，節省內存） 2.分佈式緩存是基於磁盤的,將文件copy到各個節點上,當函數運行時可以在本地文件系統檢索該文件（避免多次複製，提高執行效率） 分
版本： flink1.9.2,java1.8 廣播變量用於DataSet： package BroadCast; import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction
版本： flink1.9.2,java1.8 package DistributedCache; import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.flink.api.
原生數據類型 Java Tuples類型 Scala Case Class類型 POJOs 類型 Flink Value類型 特殊數據類型 Scala API類型信息 Java API類型信息 自定義TypeInformation Fli
WaterMark是什麼？ 在瞭解Flink的WaterMark之前先要了解Flink的時間語義。在Flink裏面有三種時間語義： ①Even Time：事件創建的時間，時間在數據裏面。 ②Ingestion Time：數據進
package SQL; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import
Flink的State類型 基本類型劃分： 在Flink中，按照基本類型，對State做了以下兩類的劃分： Keyed State，和Key有關的狀態類型，它只能被基於KeyedStream之上的操作，方法所使用。我們可以從邏輯上理解這
public interface CheckpointedFunction { // Checkpoint觸發時會調用這個方法，我們要實現具體的snapshot邏輯，比如將哪些本地狀態持久化 void snapshotSt
每個並行的任務實例下有各自的累加器，獲取最終值時會把各個並行任務的累加器的值求和。（一個並行度對應一個累加器） 版本: flink1.9.2 java1.8 map並行度1: package Counter; import or
public class CoGroupDataSetTest { public static void main(String[] args) throws Exception { ExecutionEnv
1 sourceStream必須要先keyBy然後才能使用Keyed State 2 需要繼承RichxxxxFunction纔行，在open之前聲明，在open中初始化，在算子方法中使用和處理。不能繼承xxxxxFunction，因爲沒
public interface ListCheckpointed<T extends Serializable> { // Checkpoint觸發時會調用這個方法，我們要實現具體的snapshot邏輯，比如將哪些本地狀態持久化
