Flink状态管理和容错机制介绍-低调大师

Flink状态管理和容错机制介绍

2018-10-14 776

作者: 施晓罡（花名：星罡）
导读:本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议，分享来自于施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发，现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发

本文主要内容如下：

有状态的流数据处理；
Flink中的状态接口；
状态管理和容错机制实现；
阿里相关工作介绍；

一.有状态的流数据处理

1.1.什么是有状态的计算

计算任务的结果不仅仅依赖于输入，还依赖于它的当前状态，其实大多数的计算都是有状态的计算。比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景。count做为输出，在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去，那么count就是一个state。

1.2.传统的流计算系统缺少对于程序状态的有效支持

状态数据的存储和访问；
状态数据的备份和恢复

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/652537

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作者: 刘迪珊导读:本文整理自8月11日在北京举行的Flink Meetup，分享嘉宾刘迪珊(2015年加入美团数据平台。致力于打造高效、易用的实时计算平台，探索不同场景下实时应用的企业级解决方案及统⼀化服务)。美团实时计算平台现状和背景实时平台架构 01.jpg 上图呈现的是当前美团实时计算平台的简要架构。最底层是数据缓存层，可以看到美团测的所有日志类的数据，都是通过统一的日志收集系统收集到Kafka。Kafka作为最大的数据中转层，支撑了美团线上的大量业务，包括离线拉取，以及部分实时处理业务等。在数据缓存层之上，是一个引擎层，这一层的左侧是我们目前提供的实时计算引擎，包括Storm和Flink。Storm在此之前是 standalone 模式的部署方式，Flink由于其现在运行的环境，美团选择的是On YARN模式，除了计算引擎之

2018-10-15

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2018-10-15

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