无状态 案例

wordcount 中的以下操作：

1. 根据空格拆分字符串
2. 将上面的字符串放入到 Tuple 中，格式：(字符串,1)

理解

类似这种 map/flatMap/filter 操作，来一个数据，就处理这个数据，不考虑历史数据，就是 无状态

提示：像这种无状态的，一般不需要做额外操作

有状态 案例

wordcount 中的以下操作：当出现相同的字符串，数量 就加1

理解

类似这种 sum、reduce 聚合 操作：

1. 接收一个数据
2. 任务处理时，获取状态，将当前数据 与 状态 中的 数据 做计算
3. 将计算后的结果，更新到 状态 中
4. 发出结果给下游算子

状态

由一个任务维护，并且用来 计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的 状态

• 可以认为 状态 类似 成员变量，可以被访问修改

• 通过 上面有状态案例（sum、reduce），可知 flink 可 自动进行状态管理

为什么使用状态

成员变量 可以替代 状态吗？不行

flink程序是 并发运行 的，如上图，Task1 表示某个算子，其并发度是 2，所以有 2个 task1

它们不在一个slot上，甚至不在一个TaskManager上，所以这 2个 task1 只能访问各自的状态

参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/138075463
https://blog.csdn.net/yunweijie_cn/article/details/123421456

原文出处：/show_1IX21iJsrmT2.html