Flink实战案例（三十七）：状态管理（八）自定义操作符状态（三）广播状态（Broadcast state）（一） KeyedBroadcastProcessFunction

什么是 Broadcast State

Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的新特性。在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用 Broadcast State 特性。下游的 task 接收这些配置、规则并保存为 BroadcastState, 将这些配置应用到另一个数据流的计算中 。英语好的同学可以直接移步 Flink 官方介绍
Broadcast State 区别于其他 operator state 的地方有：

• Broadcast State 类似 Map 结构，可以 put get putAll remove 等
• 必须有一条广播流和一条非广播流
• 符合条件的 operator 可以有多个不同名字的 BroadcastState（疑惑：普通的 operator 也可以有多个不同名字的 state 吧，只是不是 BroadcastState。这么想也说得通了）

Broadcast state 示例

下面从一个示例来认识如何使用 Broadcast state. 我们对 wordcount 的例子都很熟悉，就简单改造下 wordcount吧。我们的改造目标是：实时控制输出结果中的单词长度。
首先大体说一下思路，准备两个流，一个数据流(wordcount 需要统计的流) A，一个配置流(即广播流，后面有生成方法) B，这两个流的来源都可以自己定义，这里我们都用 kafka 作为输入源；然后用 A.ke