Flink状态管理如何实现长尾词的实时高效处理？

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家人好，我是小寒~ 原文链接：Flink的状态管理 2022+大数据学习路线图。在上篇文章中，我们分享了Flink中时间和窗口的相关技术细节，今天我们来分享Flink中的状态管理相关内容。

大家好，我是小寒~

原文链接: Flink的状态管理

2022 大数据学习路线图

在上一篇文章，我们分享了 FLink 中时间和窗口的相关技术细节，今天我们来分享一下 FLink 中的状态管理相关的内容。

状态管理

状态在 FLink 中叫作 State，用来保存中间计算结果或者缓存数据。

对于流计算而言，事件待续不断地产生，如果每次计算都是相互独立的，不依赖于上下游的事件，则是无状态计算。
如果计算常要依赖于之前或者后续的事件，则是有状态的计算。 State 是实现有状态计算下的 Exactly-Once 的基础。

Flink 中的 State 提供了对状态的操作接口，向上对接 Flink DataStream Api，让用户在开发 Flink 应用的时候，可以将临时数据保存在 State 中 和 从 State 中读取数据。在运行的时候，与算子、Function 体系融合，自动对 State 进行备份（CheckPoint），一旦出现异常，能够从保存的 State 中恢复状态，实现 Exactly-Once。

状态的类型

按照数据结构的不同，Flink 中定义了多种 State ，应用于不同的场景。