Flink的四大基石之---Flink State状态计算详解_flink 有状态计算

1- 什么是Flink State状态计算

简介: Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。

• 1）、窗口Window和时间Time（事件时间）
• 2）、状态State和检查点Checkpoint
  
  状态计算：流式计算中，从数据源，到数据转换，最后数据终端，都会对State状态进行关联。
  
  无状态计算:
  
  有状态（State）计算:
  

2- Flink State 状态组织形式划分

官网文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/state/state.html

• 转态State存在的两种形式（Forms）：Managed（管理）和Raw（原始）
  

3- Flink State 状态基本类型划分

Flink中有两种基本的状态：Keyed State 和 Operator State。

1）、Keyed State

2）、Operator State：

• Operator State又称为 non-keyed state，与Key无关的State，每一个 operator state 都仅与一个 operator 的实例绑定。Operator State 可以用于所有算子，但一般常用于 Source。
  
  3）、KeyedState与OperatorState区别
  

4- Flink State存储 State 数据结构

简介: 有状态计算其实就是需要考虑历史数据，而历史数据需要搞个地方存储起来。Flink为了方便不同分类的State的存储和管理，提供了如下API/数据结构来存储State。

1）、Keyed State，保存Keyed state的数据结构

2）、Operator State，需要自己实现 CheckpointedFunction 或 ListCheckpointed 接口，保存Operator state的数据结构：ListState<T>和BroadcastState<K,V>。

• 通常实现方式：CheckpointedFunction和ListState