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Stream Processing mit Apache Flink
book

Stream Processing mit Apache Flink

by Fabian Hueske, Vasiliki Kalavri
September 2024
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
310 pages
9h 32m
German
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from Stream Processing mit Apache Flink

Kapitel 7. Zustandsabhängige Operatoren und Anwendungen

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com

Zustandsabhängige Operatoren und Benutzerfunktionen sind häufige Bausteine von Stream-Processing-Anwendungen. Tatsächlich müssen die meisten nicht-trivialen Operationen Datensätze oder Teilergebnisse speichern, da die Daten gestreamt werden und im Laufe der Zeit ankommen.1 Viele der in Flink eingebauten DataStream-Operatoren, Quellen und Senken sind zustandsorientiert und puffern Datensätze oder speichern Teilergebnisse oder Metadaten. Ein Window-Operator sammelt beispielsweise Eingabedatensätze für ein ProcessWindowFunction oder das Ergebnis der Anwendung eines ReduceFunction, ein ProcessFunction speichert geplante Zeitabläufe und einige Sink-Funktionen halten den Zustand von Transaktionen fest, um eine Exact-once-Funktionalität zu bieten. Zusätzlich zu den eingebauten Operatoren und den bereitgestellten Quellen und Senken bietet die DataStream-API von Flink Schnittstellen zum Registrieren, Verwalten und Zugreifen auf den Zustand in benutzerdefinierten Funktionen.

Die zustandsbehaftete Stream-Verarbeitung hat Auswirkungen auf viele Aspekte eines Stream-Prozessors, wie z. B. die Wiederherstellung von Fehlern und die Speicherverwaltung sowie die Wartung von Streaming-Anwendungen. In den Kapiteln 2 und 3 wurden die Grundlagen der zustandsbehafteten Stream-Verarbeitung und die damit verbundenen ...

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