>本文讲解Flink状态：任务计算时需“记住”的信息。它分为与Key绑定的Keyed State和与算子实例绑定的Operator State。通过Checkpoint机制和State Backend实现容错和持久化，是Flink实现复杂计算的核心。 我们来全面且深入地探讨一下 Flink 中的“状态”（State）。这是 Flink 最核心、最强大的概念之一，也是它与其他流处理框架（如 Storm）最主要的区别所在。 1. 什么是 Flink 状态？为什么它如此重要？ 简单来说，状态就是 Flink 任务在计算过程中需要“记住”的信息。 在流处理中，数据是源源不断、永无止境的。很多计算逻辑不能仅仅依赖当前到达的这一条数据，还需要依赖之前处理过的数据。 举个生活中的例子： 你正在用眼睛看一部电影（数据流）。 无状态计算： 你只知道当前这一帧画面是什么。 有状态计算： 你不仅知道当前画面，还记得前面的剧情、人物关系。只有这样，你才能理解整个故事。 这个“记得”的剧情和人物关系，就是状态。 为什么 Flink 状态如此重要？ 几乎所有有意义的流处理应用都是有状态的。例如： 聚合（Ag...
播面