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Flink入门之二
有状态分散式流
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| 保证精确一次的状态容错
全域一致的快照，更改完所有State，再产生快照
分散式快照
CheckPoint Barrier N跟随着数据流完成，并填充CheckPoint N，当填充完成或数据流完成所有计算，代表快照完成
状态维护
本地状态后端去维护
JVM Heap状态后端
RocksDB状态后端
WaterMarks
Flink中的特殊事件
一个带有时间戳T的WaterMark会让运算元判定不会再收到任何时间戳<T的事件
状态保存与迁移
CheckPoint&SavePoint
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Flink是什么
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| 状态容错：精确一次保证，分布式快照
可应付极大的状态量：out-of-core状态后端，异步快照
状态迁移：在应用重新平行化/更改应用代码的状况下仍然恢复历史状态
Event-Time处理：用以定义何时接收完毕所需数据
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