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DataStream API（三）_.addsink

作者：很楠不爱3 | 2024-05-24 01:11:29

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.addsink

5.3.4 物理分区（Physical Partitioning）

5.4.4 输出到 MySQL（JDBC）

5.4.5 自定义 Sink 输出

5.5 本章总结

5.3.4 物理分区（Physical Partitioning）

防止数据倾斜，保证各个分区的负载均衡，实现真正的数据分区。

“分区”（partitioning）操作就是要将数据进行重新分布，传递到不同的流分区去进行下一步处理。其实我们对分区操作并不陌生，前面介绍聚合算子时，已经提到了 keyBy，它就是一种按照键的哈希值来进行重新分区的操作。只不过这种分区操作只能保证把数据按key“分开”，至于分得均不均匀、每个 key 的数据具体会分到哪一区去，这些是完全无从控制的——所以我们有时也说，keyBy 是一种逻辑分区（logical partitioning）操作。

如果说 keyBy 这种逻辑分区是一种“软分区”，那真正硬核的分区就应该是所谓的“物理分区”（physical partitioning）。也就是我们要真正控制分区策略，精准地调配数据，告诉每个数据到底去哪里。其实这种分区方式在一些情况下已经在发生了：例如我们编写的程序可能对多个处理任务设置了不同的并行度，那么当数据执行的上下游任务并行度变化时，数据就不应该还在当前分区以直通（forward）方式传输了——因为如果并行度变小，当前分区可能没有下游任务了；而如果并行度变大，所有数据还在原先的分区处理就会导致资源的浪费。所以这种情况下，系统会自动地将数据均匀地发往下游所有的并行任务，保证各个分区的负载均衡。

1. 随机分区（shuffle）

最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用 DataStream 的.shuffle()方法，将数据随机地分配到下游算子的并行任务中去。随机分区服从均匀分布（uniform distribution），所以可以把流中的数据随机打乱，均匀地传递到下游任务分区，如图所示。因为是完全随机的，所以对于同样的输入数据, 每次执行得到的结果也不会相同。经过随机分区之后，得到的依然是一个 DataStream。

2. 轮询分区（Round-Robin）

轮询也是一种常见的重分区方式。简单来说就是“发牌”，按照先后顺序将数据做依次分发，如图所示。通过调用 DataStream 的.rebalance()方法，就可以实现轮询重分区。rebalance使用的是 Round-Robin 负载均衡算法，可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去。

注：Round-Robin 算法用在了很多地方，例如 Kafka 和 Nginx。

3. 重缩放分区（rescale）

重缩放分区和轮询分区非常相似。当调用 rescale()方法时，其实底层也是使用 Round-Robin算法进行轮询，但是只会将数据轮询发送到下游并行任务的一部分中，如图 5-11 所示。也就是说，“发牌人”如果有多个，那么 rebalance 的方式是每个发牌人都面向所有人发牌；而 rescale的做法是分成小团体，发牌人只给自己团体内的所有人轮流发牌。

由于 rebalance 是所有分区数据的“重新平衡”，当 TaskManager 数据量较多时，这种跨节点的网络传输必然影响效率；而如果我们配置的 task slot 数量合适，用 rescale 的方式进行“局部重缩放”，就可以让数据只在当前 TaskManager 的多个 slot 之间重新分配，从而避免了网络传输带来的损耗。

4. 广播（broadcast）

这种方式其实不应该叫做“重分区”，因为经过广播之后，数据会在不同的分区都保留一份，可能进行重复处理。可以通过调用 DataStream 的 broadcast()方法，将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。

5. 全局分区（global）

全局分区也是一种特殊的分区方式。这种做法非常极端，通过调用.global()方法，会将所有的输入流数据都发送到下游算子的第一个并行子任务中去。这就相当于强行让下游任务并行度变成了 1，所以使用这个操作需要非常谨慎，可能对程序造成很大的压力。

6. 自定义分区（Custom）

当 Flink 提供的所有分区策略都不能满足用户的需求时，我们可以通过使用partitionCustom()方法来自定义分区策略。

在调用时，方法需要传入两个参数，第一个是自定义分区器（Partitioner）对象，第二个是应用分区器的字段，它的指定方式与 keyBy 指定 key 基本一样：可以通过字段名称指定，也可以通过字段位置索引来指定，还可以实现一个 KeySelector。

上述分区的代码实现：


package com.atguigu.chapter05;
 
import org.apache.flink.api.common.functions.Partitioner;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.ParallelSourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichParallelSourceFunction;
import scala.Int;
 
public class TransFromPartitionTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
 
        DataStreamSource<Event> stream=env.fromElements(
 
                new Event("Bob","./cart",2000L),
                new Event("Alice","./prod?id=100",3000L),
                new Event("Bob","./prod?id=1",3300L),
                new Event("Bob","./home",3500L),
                new Event("Alice","./home",3700L),
                new Event("Bob","./prod?id=2",3800L),
                new Event("Bob","./prod?id=3",4200L),
                new Event("Alice","./prod?id=2",5500L)
        );
 
        //1.均匀分配到4个分区，随机分区
        // stream.shuffle().print().setParallelism(4);
 
        //2.轮询分区:4,1,2,3
        //stream.rebalance().print().setParallelism(4);
 
        //3.rescale 重缩放分区
       /* env.addSource(new RichParallelSourceFunction<Integer>() {
            @Override
            public void run(SourceContext<Integer> sourceContext) throws Exception {
                for(int i=0;i<8;i++){
                    //将奇偶数分别发送到0号和1号并进行分区
                    if(i%2== getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()){
                        sourceContext.collect(i);
                    }
                }
            }
            @Override
            public void cancel() {
            }
        }).setParallelism(2)
                        .rescale()
                                .print()
                                        .setParallelism(4);*/
 
        //4.广播
     //   stream.broadcast().print().setParallelism(4);
 
        //5.全局分区,相当于把所有数据合并到1分区
     //   stream.global().print().setParallelism(4);
 
        //6.自定义重分区
        env.fromElements(1,2,3,4,5,6,7,8)
                        .partitionCustom(new Partitioner<Integer>() {
                            @Override
                            public int partition(Integer key, int numPartitions) {
                                return key%2;
                            }
                        }, new KeySelector<Integer, Integer>() {
                            @Override
                            public Integer getKey(Integer value) throws Exception {
                                return value;
                            }
                        })
                                .print().setParallelism(4);
 
        env.execute();
    }
}

5.4 输出算子（Sink）

Flink 作为数据处理框架，最终还是要把计算处理的结果写入外部存储，为外部应用提供支持，如图所示，本节将主要讲解 Flink 中的 Sink 操作。我们已经了解了 Flink 程序如何对数据进行读取、转换等操作，最后一步当然就应该将结果数据保存或输出到外部系统了。

5.4.1 连接到外部系统

在 Flink 中，如果我们希望将数据写入外部系统，其实并不是一件难事。我们知道所有算子都可以通过实现函数类来自定义处理逻辑，所以只要有读写客户端，与外部系统的交互在任何一个处理算子中都可以实现。例如在 MapFunction 中，我们完全可以构建一个到 Redis 的连接，然后将当前处理的结果保存到 Redis 中。如果考虑到只需建立一次连接，我们也可以利用

RichMapFunction，在 open() 生命周期中做连接操作。

这样看起来很方便，却会带来很多问题。Flink 作为一个快速的分布式实时流处理系统，对稳定性和容错性要求极高。一旦出现故障，我们应该有能力恢复之前的状态，保障处理结果的正确性。这种性质一般被称作“状态一致性”。Flink 内部提供了一致性检查点（checkpoint）来保障我们可以回滚到正确的状态；但如果我们在处理过程中任意读写外部系统，发生故障后就很难回退到从前了。

为了避免这样的问题，Flink 的 DataStream API 专门提供了向外部写入数据的方法：addSink。与 addSource 类似，addSink 方法对应着一个“Sink”算子，主要就是用来实现与外部系统连接、并将数据提交写入的；Flink 程序中所有对外的输出操作，一般都是利用 Sink算子完成的。 Sink 一词有“下沉”的意思，有些资料会相对于“数据源”把它翻译为“数据汇”。不论怎样理解，Sink 在 Flink 中代表了将结果数据收集起来、输出到外部的意思，所以我们这里统一把它直观地叫作“输出算子”。

之前我们一直在使用的 print 方法其实就是一种 Sink，它表示将数据流写入标准控制台打印输出。查看源码可以发现，print 方法返回的就是一个 DataStreamSink。

与 Source 算子非常类似，除去一些 Flink 预实现的 Sink，一般情况下 Sink 算子的创建是通过调用 DataStream 的.addSink()方法实现的。

stream.addSink(new SinkFunction(…));

addSource 的参数需要实现一个 SourceFunction 接口；类似地，addSink 方法同样需要传入一个参数，实现的是 SinkFunction 接口。在这个接口中只需要重写一个方法 invoke(),用来将指定的值写入到外部系统中。这个方法在每条数据记录到来时都会调用：

default void invoke(IN value, Context context) throws Exception

当然，SinkFuntion 多数情况下同样并不需要我们自己实现。Flink 官方提供了一部分的框架的 Sink 连接器。

我们可以看到，像 Kafka 之类流式系统，Flink 提供了完美对接，source/sink 两端都能连接，可读可写；而对于 Elasticsearch、文件系统（FileSystem）、JDBC 等数据存储系统，则只提供了输出写入的 sink 连接器。

除 Flink 官方之外，Apache Bahir 作为给 Spark 和 Flink 提供扩展支持的项目，也实现了一些其他第三方系统与 Flink 的连接器

除此以外，就需要用户自定义实现 sink 连接器了。接下来，我们就选取一些常见的外部系统进行展开讲解。

5.4.2 输出到文件

最简单的输出方式，当然就是写入文件了。对应着读取文件作为输入数据源，Flink 本来也有一些非常简单粗暴的输出到文件的预实现方法：如 writeAsText()、writeAsCsv()，可以直接将输出结果保存到文本文件或 Csv 文件。但我们知道，这种方式是不支持同时写入一份文件的；所以我们往往会将最后的 Sink 操作并行度设为 1，这就大大拖慢了系统效率；而且对于故障恢复后的状态一致性，也没有任何保证。所以目前这些简单的方法已经要被弃用。 Flink 为此专门提供了一个流式文件系统的连接器：StreamingFileSink，它继承自抽象类

RichSinkFunction，而且集成了 Flink 的检查点（checkpoint）机制，用来保证精确一次（exactly once）的一致性语义。 StreamingFileSink 为批处理和流处理提供了一个统一的 Sink，它可以将分区文件写入 Flink

支持的文件系统。它可以保证精确一次的状态一致性，大大改进了之前流式文件 Sink 的方式。它的主要操作是将数据写入桶（buckets），每个桶中的数据都可以分割成一个个大小有限的分区文件，这样一来就实现真正意义上的分布式文件存储。我们可以通过各种配置来控制“分桶” 的操作；默认的分桶方式是基于时间的，我们每小时写入一个新的桶。换句话说，每个桶内保存的文件，记录的都是 1 小时的输出数据。 StreamingFileSink 支持行编码（Row-encoded）和批量编码（Bulk-encoded，比如 Parquet）格式。这两种不同的方式都有各自的构建器（builder），调用方法也非常简单，可以直接调用

StreamingFileSink 的静态方法：

⚫ 行编码：StreamingFileSink.forRowFormat（basePath，rowEncoder）。

⚫ 批量编码：StreamingFileSink.forBulkFormat（basePath，bulkWriterFactory）。

在创建行或批量编码 Sink 时，我们需要传入两个参数，用来指定存储桶的基本路径（basePath）和数据的编码逻辑（rowEncoder 或bulkWriterFactory）。

代码实现：


package com.atguigu.chapter05;
 
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.rollingpolicies.DefaultRollingPolicy;
 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class SinkToFileTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
 
        StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
       //全局设置分区为4，所以最后会写入到4个文件中
        env.setParallelism(4);
 
        DataStreamSource<Event> stream=env.fromElements(
 
                new Event("Bob","./cart",2000L),
                new Event("Alice","./prod?id=100",3000L),
                new Event("Bob","./prod?id=1",3300L),
                new Event("Bob","./home",3500L),
                new Event("Alice","./home",3700L),
                new Event("Bob","./prod?id=2",3800L),
                new Event("Bob","./prod?id=3",4200L),
                new Event("Alice","./prod?id=2",5500L)
        );
 
        StreamingFileSink<String> streamingFileSink = StreamingFileSink.<String>forRowFormat(new Path("./output"),
                        new SimpleStringEncoder<>("UTF-8"))
                .withRollingPolicy(
                        DefaultRollingPolicy.builder()
                                .withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024)
                                .withRolloverInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(15))
                                .withInactivityInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(5))
                                .build()
                )
                .build();
 
        //把要处理的数据从event转化为string，然后在进行输出
        stream.map(data -> data.toString())
                .addSink(streamingFileSink);
 
        env.execute();
    }
}

这里我们创建了一个简单的文件 Sink，通过.withRollingPolicy()方法指定了一个“滚动策略”。“滚动”的概念在日志文件的写入中经常遇到：因为文件会有内容持续不断地写入，所以我们应该给一个标准，到什么时候就开启新的文件，将之前的内容归档保存。也就是说，上面的代码设置了在以下 3 种情况下，我们就会滚动分区文件：

⚫ 至少包含 15 分钟的数据

⚫ 最近 5 分钟没有收到新的数据

⚫ 文件大小已达到 1 GB

5.4.3 输出到 Kafka

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅的消息系统，本身处理的也是流式数据，所以跟Flink“天生一对”，经常会作为 Flink 的输入数据源和输出系统。Flink 官方为 Kafka 提供了 Source和 Sink 的连接器，我们可以用它方便地从 Kafka 读写数据。

如果仅仅是支持读写，那还说明不了 Kafka 和 Flink 关系的亲密；真正让它们密不可分的是，Flink 与 Kafka 的连接器提供了端到端的精确一次（exactly once）语义保证，这在实际项目中是最高级别的一致性保证。

下面我们要实现从kafka消费数据，然后再使用flink处理数据，最后输出到kafka中。

（一）编写代码：


package com.atguigu.chapter05;
 
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.rollingpolicies.DefaultRollingPolicy;
 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class SinkToFileTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
 
        StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
       //全局设置分区为4，所以最后会写入到4个文件中
        env.setParallelism(4);
 
        DataStreamSource<Event> stream=env.fromElements(
 
                new Event("Bob","./cart",2000L),
                new Event("Alice","./prod?id=100",3000L),
                new Event("Bob","./prod?id=1",3300L),
                new Event("Bob","./home",3500L),
                new Event("Alice","./home",3700L),
                new Event("Bob","./prod?id=2",3800L),
                new Event("Bob","./prod?id=3",4200L),
                new Event("Alice","./prod?id=2",5500L)
        );
 
        StreamingFileSink<String> streamingFileSink = StreamingFileSink.<String>forRowFormat(new Path("./output"),
                        new SimpleStringEncoder<>("UTF-8"))
                .withRollingPolicy(
                        DefaultRollingPolicy.builder()
                                .withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024)
                                .withRolloverInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(15))
                                .withInactivityInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(5))
                                .build()
                )
                .build();
 
        //把要处理的数据从event转化为string，然后在进行输出
        stream.map(data -> data.toString())
                .addSink(streamingFileSink);
 
        env.execute();
    }
}

（二）启动zookeeper和kafka


zk.sh start
kf.sh start

（三）生成kafka生产者（数据源）

bin/kakfa-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic clicks

（四）在 Linux 主机启动一个消费者, 查看是否收到数据(输出数据)

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic events

5.4.4 输出到 MySQL（JDBC）

关系型数据库有着非常好的结构化数据设计、方便的 SQL 查询，是很多企业中业务数据存储的主要形式。MySQL 就是其中的典型代表。尽管在大数据处理中直接与 MySQL 交互的场景不多，但最终处理的计算结果是要给外部应用消费使用的，而外部应用读取的数据存储往往就是 MySQL。所以我们也需要知道如何将数据输出到 MySQL 这样的传统数据库。

（1）导入依赖


<dependency> 
 <groupId>org.apache.flink</groupId> 
 <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId> 
 <version>${flink.version}</version> 
</dependency> 
<dependency> 
 <groupId>mysql</groupId> 
 <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> 
 <version>5.1.47</version> 
</dependency>

（2）编写代码


package com.atguigu.chapter05;
 
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
 
public class SinkToMySql {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
 
        DataStreamSource<Event> stream=env.fromElements(
 
                new Event("Bob","./cart",2000L),
                new Event("Alice","./prod?id=100",3000L),
                new Event("Bob","./prod?id=1",3300L),
                new Event("Bob","./home",3500L),
                new Event("Alice","./home",3700L),
                new Event("Bob","./prod?id=2",3800L),
                new Event("Bob","./prod?id=3",4200L),
                new Event("Alice","./prod?id=2",5500L)
        );
 
        stream.addSink(JdbcSink.sink(
                "INSERT INTO clicks (user,url) VALUES(?,?)",
                ((statement,event) -> {
                    statement.setString(1,event.user);
                    statement.setString(2,event.url);
                }),
                new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
                        .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test")
                        .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
                        .withUsername("root")
                        .withPassword("root")
                        .build()
        ));
 
        env.execute();
    }
}

（3）打开MySQL服务，创建对应的数据库和表

（4）运行代码，用客户端连接 MySQL，查看是否成功写入数据。


mysql> select * from clicks; 
+------+--------------+ 
| user | url | 
+------+--------------+ 
| Mary | ./home | 
| Alice| ./prod?id=300 | 
| Bob | ./prod?id=3 | 
+------+---------------+ 
3 rows in set (0.00 sec)

5.4.5 自定义 Sink 输出

如果我们想将数据存储到我们自己的存储设备中，而 Flink 并没有提供可以直接使用的连接器，又该怎么办呢？与 Source 类似，Flink 为我们提供了通用的 SinkFunction 接口和对应的 RichSinkDunction抽象类，只要实现它，通过简单地调用 DataStream 的.addSink()方法就可以自定义写入任何外部存储。之前与外部系统的连接，其实都是连接器帮我们实现了 SinkFunction，现在既然没有现成的，我们就只好自力更生了。例如，Flink 并没有提供 HBase 的连接器，所以需要我们自己写。

在实现 SinkFunction 的时候，需要重写的一个关键方法 invoke()，在这个方法中我们就可以实现将流里的数据发送出去的逻辑。我们这里使用了 SinkFunction 的富函数版本，因为这里我们又使用到了生命周期的概念， 创建 HBase 的连接以及关闭 HBase 的连接需要分别放在 open()方法和 close()方法中。

（1）导入依赖


<dependency> 
 <groupId>org.apache.hbase</groupId> 
 <artifactId>hbase-client</artifactId> 
 <version>${hbase.version}</version> 
</dependency>

（2）编写输出到 HBase 的示例代码


import org.apache.flink.configuration.Configuration; 
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; 
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction; 
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; 
import org.apache.hadoop.hbase.TableName; 
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; 
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; 
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; 
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table; 
 
import java.nio.charset.StandardCharsets; 
 
public class SinkCustomtoHBase { 
 public static void main(String[] args) throws Exception { 
 StreamExecutionEnvironment env = 
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 
 env.setParallelism(1); 
 
 env 
 .fromElements("hello", "world") 
 .addSink( 
 new RichSinkFunction<String>() { 
 public org.apache.hadoop.conf.Configuration 
configuration; // 管理 Hbase 的配置信息,这里因为 Configuration 的重名问题，将类以完整路径导入 
 public Connection connection; // 管理 Hbase 连接 
 
 
 
 @Override 
 public void open(Configuration parameters) throws 
Exception { 
 super.open(parameters); 
 configuration = HBaseConfiguration.create(); 
 configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", 
"hadoop102:2181"); 
 connection = 
ConnectionFactory.createConnection(configuration); 
 } 
 
 @Override 
 public void invoke(String value, Context context) throws 
Exception { 
 Table table = 
connection.getTable(TableName.valueOf("test")); // 表名为 test 
 Put put = new 
Put("rowkey".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); // 指定 rowkey 
 
put.addColumn("info".getBytes(StandardCharsets.UTF_8) // 指定列名 
 , value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8) // 写
入的数据 
 , "1".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); // 写
入的数据 
 table.put(put); // 执行 put 操作 
 table.close(); // 将表关闭 
 } 
 
 @Override 
 public void close() throws Exception { 
 super.close(); 
 connection.close(); // 关闭连接 
 } 
 } 
 ); 
 
 env.execute(); 
 } 
 
}

（3）可以在 HBase 查看插入的数据。

5.5 本章总结

本章从编写 Flink 程序的基本流程入手，依次讲解了执行环境的创建、数据源的读取、数据流的转换操作，和最终结果数据的输出，对各种常见的转换操作 API 和外部系统的连接都做了详细介绍，并在其中穿插阐述了 Flink 中支持的数据类型和 UDF 的用法。我们可以自信地说，到目前为止已经充分掌握了 DataStream API 的基本用法，熟悉了 Flink 的编程习惯，应该说已经真正跨进了 Flink 流处理的大门。

当然，本章对于转换算子只是一个简单介绍，Flink 中的操作远远不止这些，还有窗口（Window）、多流转换、底层的处理函数（Process Function）以及状态编程等更加高级的用法。另外本章中由于涉及读写外部系统，我们不只一次地提到了“精确一次（exactly once）”的状态一致性，这也是 Flink 的高级特性之一。

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