Flink 状态管理 -8

（1）内置状态与用户自定义状态，对于 Flink 来说是一样的

（2）任务状态：函数里所有需要任务去维护，并用来计算结果的数据都属于任务状态

（3）可以把状态想象成，任务的业务逻辑，需要读取本地或实例变量

2.带有状态的数据流任务

（1）接收数据

（2）任务对状态进行读取

（3）任务对状态进行更新

（4）根据状态和输入数据计算结果

3.状态管理难点

（1）高效、可靠第管理状态

（2）数据量巨大、可能超出内存的状态

（3）如何保证发生故障时候状态不丢失

（4）所有状态一致性、故障处理、高效存取都由 Flink 框架负责搞定

4.Flink 状态

（1）在 Flink 中状态都是和特定算子相关联

（2）Flink 运行层知道算子有哪些状态

（3）算子需要对状态进行注册

（4）根据作用域不同状态分为：算子状态（operator state）和键值分区状态（keyed state）