1.Flink 中的状态
1.概述
在Flink中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。
无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直 接转换输出结果。我们之前讲到的基本转换算子，如map、filter、flatMap，计算时不依赖其他数据，就都属于无状态的算子。
而有状态的算子任务，则除当前数据之外，还需要一些其他数据来得到计算结果。这里的“其他数据”，就是所谓的状态（state）。算子中，聚合算子、窗口算子都属于有状态的算子。
有状态算子的一般处理流程，具体步骤如下。
- 算子任务接收到上游发来的数据；
- 获取当前状态；
- 根据业务逻辑进行计算，更新状态；
- 得到计算结果，输出发送到下游任务。
2.状态的分类
1.托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State）
Flink 的状态有两种：托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State）。托管状态就是由 Flink 统一管理的，状态的存储访问、故障恢复和重组等一系列问题都由 Flink 实现，我们只要调接口就可以；而原始状态则是自定义的，相当于就是开辟了一块内存，需要我们自己管理，实现状态的序列化和故障恢复。
通常我们采用 Flink 托管状态来实现需求。