|NO.Z.00041|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Flink.V08|——|Flink.v08|Flink State|状态原理原理剖析|状态存储|配置state backend|

一、配置 state backend

### --- state backend

~~~     我们知道 flink 提供了三个 state backend，那么如何配置使用某个 state backend 呢？
~~~     默认的配置在 conf/flink-conf.yaml 文件中 state.backend 指定，如果没有配置该值，就会使用MemoryStateBackend。默认的 state backend 可以被代码中的配置覆盖。

二、Per-job 设置

### --- 我们可以通过 StreamExecutionEnvironment 设置：

StreamExecutionEnvironment env =
    StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.setStateBackend(new
                    FsStateBackend("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints"));

### --- 如果想使用 RocksDBStateBackend，你需要将相关依赖加入你的 flink 程序中：

<dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-statebackend-rocksdb_2.11</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
        <scope>provided</scope>
</dependency>

三、默认设置

### --- 默认设置

~~~     # 如果没有在程序中指定，
~~~     # flink 将使用 conf/flink-conf.yaml 文件中的 state.backend 指定的 state backend ，这个值有三种配置：
~~~     jobmanager (代表 MemoryStateBackend)
~~~     filesystem (代表 FsStateBackend)
~~~     rocksdb (代表 RocksDBStateBackend)
~~~     # state.checkpoints.dir 定义了 checkpoint 时，state backend 将快照数据备份的目录

---

 

 

 

 

 

 

 

 

 

---

Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of life.It sinks, and I am ready to depart

                                                                                                                                                   ——W.S.Landor

---