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第09讲：Flink 状态与容错

Flink系列文章 第01讲：Flink 的应用场景和架构模型 第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲：Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲：Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲：Flink 常见

一文了解Flink State Backends

原文链接： 一文了解Flink State Backends 当我们使用Flink进行流式计算时，通常会产生各种形式的中间结果，我们称之为State。有状态产生，就必然涉及到状态的存储，那么Flink中定义了哪些形式的状态存储呢，下面一一给大家介绍一下。 State Backends MemoryStateBackend FsStateBackend R

flink的状态后端，以及RocksDB StateBackend的配置

文章引自：https://www.meiwen.com.cn/subject/ypmbpctx.html     flink提供不同的状态后端（state backends）来区分状态的存储方式和存储位置。flink状态可以存储在java堆内存内或者内存之外。通过状态后端的设置，flink允许应用保持大容量的状态。开发者可以在不改变应用逻辑的情况下

Stateful Stream Processing: Apache Flink State Backends

This episode of our Flink Friday Tip explores stateful stream processing and more precisely the different state backends available in Apache Flink. In the following sections, we present the 3 state backends of Apache Flink, their limitations and when to u

Flink State 和 Fault Tolerance

官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/state/#state-fault-tolerance 所谓的状态，其实指的是 Flink 程序的中间计算结果。Flink 支持了不同类型的状态，并且针对状态的持久化还提供了专门的机制和状态管理器。 flink状态的应用，比如： When a