概述
上面Flink原理与实现的文章中，有引用word count的例子，但是都没有包含状态管理。也就是说，如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once)，Flink引入了state和checkpoint。
首先区分一下两个概念，state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoint则表示了一个Flink Job，在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有task/operator的状态。
Flink通过定期地做checkpoint来实现容错和恢复。
参考
Flink状态管理和恢复机制
最后
以上就是自觉小笼包为你收集整理的Flink原理与实现：详解Flink中的状态管理的全部内容，希望文章能够帮你解决Flink原理与实现：详解Flink中的状态管理所遇到的程序开发问题。
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