文件名称:
ApacheFlink状态管理和容错机制介绍
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上传时间: 2021-01-27
详细说明：计算任务的结果不仅仅依赖于输入，还依赖于它的当前状态，其实大多数的计算都是有状态的计算。比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景。count做为输出，在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去，那么count就是一个state。状态数据的存储和访问；状态数据的备份和恢复；状态数据的划分和动态扩容。在传统的批处理中，数据是划分为块分片去完成的，然后每一个Task去处理一个分片。当分片执行完成后，把输出聚合起来就是最终的结果。在这个过程当中，对于state的需求还是比较小的。对于流计算而言，对State有非常高的要求，因为在流系统中输入是一个无限
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