我想在flink-stream 代码中指定 无状态启动,不是在阿里云flink控制台指定,因为业务上需要实现一个容错的场景。在Flink希望能直接在代码中指定无状态启动,我该在代码中如何设置?
以下为热心网友提供的参考意见
在Flink中,可以通过设置ExecutionConfig
来实现无状态启动。具体操作如下:
- 首先,创建一个
StreamExecutionEnvironment
对象。 - 然后,通过
getConfig()
方法获取ExecutionConfig
对象。 - 接着,使用
setStateBackend(StateBackend)
方法设置状态后端为无状态后端。 - 最后,调用
execute()
方法执行任务。
以下是一个示例代码:
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.runtime.state.KeyedStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.runtime.state.RocksDBKeyedStateBackend;
public class FlinkStatelessExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建 StreamExecutionEnvironment 对象
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置状态后端为无状态后端
env.setStateBackend(new RocksDBKeyedStateBackend("hdfs://localhost:9000/flink/checkpoints", true));
// 定义数据源
DataStream<String> source = env.addSource(new SourceFunction<String>() {
@Override
public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
ctx.collect("Hello");
ctx.collect("World");
}
@Override
public void cancel() {
}
});
// 定义状态描述符
ValueStateDescriptor<Integer> stateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("counter", Types.INT);
// 对数据流进行处理
DataStream<String> result = source
.keyBy((value, key) -> value) // 按键分组
.map(value -> value + "-" + System.currentTimeMillis()) // 添加时间戳
.keyBy(value -> value) // 再次按键分组
.timeWindow(Time.seconds(1)) // 设置窗口大小为1秒
.apply(new MyWindowFunction(), stateDescriptor); // 应用窗口函数和状态描述符
// 打印结果
result.print();
// 执行任务
env.execute("Flink Stateless Example");
}
}
在这个示例中,我们使用了RocksDB作为状态后端,并将其设置为无状态后端。这样,即使任务失败,状态也不会丢失。
以下为热心网友提供的参考意见
楼主你好,在阿里云Flink中,在代码中设置无状态启动可以通过在Flink的ExecutionConfig中进行配置,以下是一个示例代码,在代码中指定无状态启动:
import org.apache.flink.api.common.ExecutionConfig;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class StatelessJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置ExecutionConfig,启用无状态启动
env.getConfig().setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());
env.getConfig().setExecutionMode(ExecutionMode.AUTOMATIC);
// 构建数据流
DataStream input = env.socketTextStream("localhost", 9000);
// 在数据流上应用业务逻辑
DataStream<Tuple2> result = input.map(new MapFunction<String, Tuple2>() {
@Override
public Tuple2 map(String value) throws Exception {
// 业务逻辑
// ...
return new Tuple2(value, 1);
}
});
// 打印结果
result.print();
// 执行作业
env.execute("Stateless Job");
}
}
注意:以上代码示例仅适用于Flink版本1.11及以上,对于旧版本的Flink,可能需要使用不同的方式来设置无状态启动。
本文来自投稿,不代表新手站长_郑州云淘科技有限公司立场,如若转载,请注明出处:https://www.cnzhanzhang.com/21272.html