Flink狀態管理和容錯機制介紹

導讀:本文來自8月11日在北京舉行的 Flink Meetup會議，分享來自於施曉罡，目前在阿里大數據團隊部從事Blink方面的研發，如今主要負責Blink狀態管理和容錯相關技術的研發

本文主要內容以下：

• 有狀態的流數據處理；
• Flink中的狀態接口；
• 狀態管理和容錯機制實現；
• 阿里相關工做介紹；

一.有狀態的流數據處理

1.1.什麼是有狀態的計算

計算任務的結果不單單依賴於輸入，還依賴於它的當前狀態，其實大多數的計算都是有狀態的計算。 好比wordcount,給一些word,其計算它的count,這是一個很常見的業務場景。count作爲輸出，在計算的過程當中要不斷的把輸入累加到count上去，那麼count就是一個state。

1.2.傳統的流計算系統缺乏對於程序狀態的有效支持

• 狀態數據的存儲和訪問；
• 狀態數據的備份和恢復；
• 狀態數據的劃分和動態擴容；

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