ApacheFlink的状态后端是其状态管理的核心组件，负责存储和管理Flink程序的状态信息。状态后端的选择直接影响到Flink程序的容错能力、性能以及与外部系统的集成能力。本文将详细介绍Flink中的不同状态后端，包括它们的工作原理、特点、适用场景以及如何配置和使用。一、Flink

首先要安装gcc7.3以上版本，依赖于c++17.参见gcc7安装及4.8.5和7.5并存。需要rpm方式或源码安装gflags2.2，否则系统可能内置了gflags2.1，从而导致链接时一直找不到gflags库。如下：/tmp/ccUXmr9R.o:Infunction`__static_initialization_and_destruction_0(int,int)':/home/

Flink状态编程:为什么不建议在ValueState里面存Map？文章目录先说结论性能：TTL：State需要存什么数据Heap模式ValueState和MapState如何存储StateBackend模式如何存储和读写State数据1.RocksDB模式ValueState和MapState如何存储1.1ValueState如何映射为RocksDB

GreatSQL里也能用上RocksDB引擎1.前言RocksDB是基于Facebook开源的一种支持事务的、高度可压缩、高性能的MyRocks存储引擎，特别适用于高度压缩和大容量的数据。以下是一些关键特点：高性能：LSM树结构使得RocksDB在写入密集型负载下表现卓越。它能够处理大量的写入操作，并且

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作者：vivo互联网服务器团队-ZengLuobin本文主要介绍了RocksDB的基础原理，并阐述了RocksDB在vivo消息推送系统中的一些实践，通过分享一些对RocksDB原生能力的探索，希望可以给使用RocksDB的读者带来启发。一、背景在消息推送系统中，业务方服务器通过调用推送接口向VPUSH

摘要：本文整理自bilibili资深开发工程师张杨，在FlinkForwardAsia2022核心技术专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：相关背景state压缩优化Remotestate探索未来规划一、相关背景1.1业务概况从业务规模来讲，B站目前大约是4000+的Flink任务，其中95%是SQL类型。从部署模

文档课题：mysqldump之where用法.数据库：MySQL5.7.21应用场景：实际生产中，需要运用mysqldump导出指定条件的数据，并且以insert语句的形式呈现，如下为相关测试.1、数据库信息mysql>select*fromstaffs;+----+------+-----+---------+---------------------+|id|name|age|p

RocksDB:APersistentKey-ValueStoreforFlashandRAMStorageRocksDB：一个用于闪存和RAM存储的持久化键值存储数据库RocksDBisdevelopedandmaintainedbyFacebookDatabaseEngineeringTeam.ItisbuiltonearlierworkonLevelDBbySanjayGhemawat(sanjay@goo

简介rocksDB是一个可嵌入的，持久性的key-value存储。基于Google的LevelDB，但提高了扩展性可以运行在多核处理器上，可以有效使用快速存储，支持IO绑定、内存和一次写负荷。高性能：RocksDB使用一套日志结构的数据库引擎，为了更好的性能，这套引擎是用C++编写的。Key和value是任意大小的

摘自：https://github.com/cockroachdb/cockroach/blob/master/docs/design.mdCockroachDBisadistributedSQLdatabase.Theprimarydesigngoalsare scalability, strongconsistency and survivability(hencethename).CockroachDBaimstotoleratedisk,machine,ra

翻译自官方wiki：https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Write-Stalls转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/morningli/p/16791706.htmlwritestall当flush或compaction无法跟上写入的速率时，rocksdb有旁路系统来减慢写入速率。如果没有这样的系统，用户如果持续写入比硬件能

作者：雷颜菲、夏瑞、俞航翔、梅源｜阿里云Flink存储引擎团队摘要：我们在“Flink1.15新功能架构解析：高效稳定的通用增量Checkpoint”【1】一文介绍了通用增量Checkpoint的原理和背后的思考以及执行性能、空间放大等方面的初步测试结果。该功能在Flink1.16中经过优化，已达到生

为什么我们要创建另外一个数据库？在前面三十年基本上是关系数据库的时代，那个时代创建了很多伟大的公司，比如说IBM、Oracle、微软也有自己的数据库，早期还有一个公司叫Sybase，有一部分特别老的程序员同学在当年的教程里面还可以找到这些东西，但是现在基本上看不到了。另外是NoSQL。NoS

我们一般碰到的压力来自以下几个方面：一，产生数据流的速度如果过快，而下游的算子消费不过来的话，会产生背压问题。背压的监控可以使用FlinkWebUI(localhost:8081)来可视化监控，一旦报警就能知道。一般情况下背压问题的产生可能是由于sink这个操作符没有优化好，做一下优化就可以了。比

MyRocks是关系型数据库Mysql基于RocksDB的存储引擎，一个可嵌入的、持久的键值存储。PerconaMyRocks是集于PerconaServerforMySQL的.RocksDB存储基于日志结构的合并树(LSMtree)。它针对快速存储进行了优化，有出色的空间和写入效率以及可接受的读取性能。因此，如果您的工作负

导读RocksDB是一个高性能键值数据的嵌入式数据库，它是GoogleLevelDB的一个分叉，经过优化，可以利用更多CPU核心，并有效地利用快速存储。它是用C++编写的，并为C++、C和Java提供官方语言绑定，同时还有许多第三方语言绑定。行为改变ReadOptions::verify_checksums=fa

文章来源（为避免原作者删掉了文档，对这篇文章做了个拷贝）：https://xiking.win/2018/12/05/rocksdb-tuning/RocksDB对比LevelDB暴露了很多参数来适应更多的应用场景，带来的好处就是可以通过tuning使系统性能达到最大，当然，如果tuning不合理会有相反的后果。在Facebook内部，RocksDB既能用在

作者：京东物流康琪本文综合ApacheFlink原理与京东实时计算平台（JRC）的背景，详细讲述了大规模Flink流作业的调优方法。通过阅读本文，读者可了解Flink流作业的通用调优措施，并应用

本指南的目的是提供你足够的信息用于根据自己的工作负载和系统配置调优RocksDB。RocksDB非常灵活，这有好也有坏。你可以真多很多工作场景和存储技术进行调优。在Facebook，我

问:如果我的进程crash了，我的数据库数据会受影响吗？答：不会，但是如果你没有开启WAL没有刷入到存储介质的memtable数据可能会丢失。问:如果我的机器crash了，RocksDB能保证数据的

leveldb/rocksdb采用deque控制多线程只允许一个线程修改memtable,是由于memtable不存在读-写冲突（采用MVCC，保证Sequence一定不同，memtable的key就一定不同，update/delete/ins

sstable(sortedstringtable)是googlebigtable中引出的数据结构，在levelDB、RocksDB以及现在各类数据库存储中配合LSM有广泛应用，学习下很有必要，本位以RocksDB中SST的实现

简介  在Flink的状态管理机制中，很重要的一个功能就是对状态进行持久化（persistence）保存，这样就可以在发生故障后进行重启恢复。Flink对状态进行持久化的方式，就是将当前所

rocksdb调试指引翻译自官方wiki:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/RocksDB-Tuning-Guide转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/morningli/p/16788424.html