Flink中的状态(State)是什么，有哪些类型？

Flink 中的状态(State)用于在计算过程中存储和查询数据。状态允许流式程序隐含地保存数据,并在之后的操作中使用该数据。
Flink 中主要有以下状态类型:

1. 值状态(ValueState):存储单个值,可通过键查找,更新值使用最新写入的值。
2. 列表状态(ListState):存储值列表,可通过键查找,更新列表追加最新值。
3. 映射状态(MapState):存储键值对,可通过键查找值,更新键值对使用最新写入的键值对。
4. 缩减状态(ReducingState):通过输入值更新聚合,返回当前聚合值。
5. 聚合状态(AggregatingState):通过输入值更新聚合,返回当前聚合值。与缩减状态的区别是返回类型可以不同于输入类型。

这些状态的主要区别在于:

1. 保存的数据结构:值 vs 列表 vs 映射 vs 聚合
2. 更新方式:直接覆盖 vs 追加 vs 聚合
3. 使用场景:不同状态适用于存储和访问不同类型的数据。

我们可以通过状态描述符定义流运算符的状态。
例如:

1. 值状态:

ValueStateDescriptor<Integer> stateDesc = new ValueStateDescriptor<>("state", Integer.class);
// 用户获取或更新状态  
state.value(stateDesc); 

2. 列表状态:

ListStateDescriptor<Long> stateDesc = new ListStateDescriptor<>("state", Long.class); 
// 用户获取或更新状态
state.listBuffer(stateListDesc);

3. 映射状态:

MapStateDescriptor<String, Double> stateDesc = new MapStateDescriptor<>("state", String.class, Double.class);
// 用户获取或更新状态
state.map(stateDesc);

4. 缩减状态:

ReducingStateDescriptor<Double> stateDesc = new ReducingStateDescriptor<>("state", (a, b) -> a + b, Double.class); 
// 用户获取状态
state.reducing(stateDesc);   

Flink 的状态化管理使其可以方便地编写有状态的流式程序。