我在this answer 中链接到的 youtube 视频和 github 存储库涵盖了许多类似的场景。但引导 Flink 状态的最佳方法是使用 State Processor API 将数据预加载到保存点中。
请记住,Flink 的MapState 是一种键分区状态。所以如果你使用MapState<Metadata::Id, Metadata>,那实际上是一个Map<KEY, MapState<Metadata::Id, Metadata>>,它通过KEY在集群中分片。
以下示例展示了如何创建包含 ValueState<Integer> 的保存点:
public class Bootstrap {
public static void main( String[] args ) throws Exception {
ExecutionEnvironment bEnv =
ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
BootstrapTransformation<Integer> transform =
OperatorTransformation.bootstrapWith(bEnv.fromElements(1, 2, 3))
.keyBy(String::valueOf)
.transform(new SimplestTransform());
Savepoint
.create(new FsStateBackend("file:///tmp/checkpoints"), 256)
.withOperator("my-operator-uid", transform)
.write("file:///tmp/savepoints/");
bEnv.execute();
}
static public class SimplestTransform
extends KeyedStateBootstrapFunction<String, Integer> {
ValueState<Integer> state;
@Override
public void open(Configuration parameters) {
ValueStateDescriptor<Integer> descriptor = new
ValueStateDescriptor<>("total", Types.INT);
state = getRuntimeContext().getState(descriptor);
}
@Override
public void processElement(Integer value, Context ctx) throws Exception {
state.update(value);
}
}
}
这将创建一个包含{"1": 1, "2": 2, "3": 3} 的分片键/值映射。