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flink-31 容错机制
在flink中有一套完整的容错机制来保证故障后的恢复，其中最重要的就是检查点
检查点
在流处理中可以用存档读档的思路，将之前某个时间点所有的状态保存下来，这份存档就是所谓的检查点（checkpoint）
遇到故障重启的时候，我们可以从检查点中读...
flink-30 状态后端
在flink中状态的存储、访问以及维护，都是由一个可拔插的组件决定：状态后端（state backend）
状态后端主要复制管理本地状态的存储方式和位置
状态后端的分类
HashMapStateBackend （默认）
状态存储在内存里，将状态当作...
flink-29 算子状态
算子状态就是一个算子并行实例上定义的状态，作用范围被限定为当前算子任务
算子状态的实际应用场景不如Keyed State多，一般用在Source或Sink等外部系统连接的算子上，或者完全没有key定义的场景
flink的kafka连接器中就用到了算子状态
...
flink-28 按键分区状态
值状态 ValueState
value() 取出值状态里的数据
update(value) 更新值状态里的数据
clear() 清除值状态里的数据
状态描述器 ValueStateDescriptor
计算相邻两个水位的插值相差10的...
flink-27 状态管理
在flink中算子任务，可以分为无状态和有状态两种
无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果。之前讲到的基本转换算子map、filter、flatMap，计算时不依赖其他数据，都属于无状态的算子。
而有状态的算子任务...
flink-24 处理函数
Flink提供了8个不同的处理函数：
ProcessFunction
最基本的处理函数，基于DataStream直接调用.process()时作为参数传入
KeyedProcessFunction
对流按键分区后的处理函数，基于KeyedStrea...
flink-23 基于时间的合流 双流联结
窗口联结
固定时间内两条流数据的匹配情况
flink为基于一段时间的双流合并专门提供了一个窗口联结算子，可以定义时间窗口，并将两条流中共享一个公共键（key）的数据放在窗口中配对处理。
窗口联结的调用
窗口联结在代码中的实现，首先需要调用Data...