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Flink进行keyby以后,每个流的状态和定时器是独立的,还是共享同一个状态和定时器?-云小二-阿里云

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Flink进行keyby以后,每个流的状态和定时器是独立的,还是共享同一个状态和定时器?

以下为热心网友提供的参考意见

在Apache Flink中,KeyBy算子是一种根据指定Key将数据流分区的算子。在使用KeyBy算子时,需要指定一个或多个Key,Flink会根据这些Key将数据流分成不同的分区,以便并行处理。此外,KeyBy算子还可以用于流数据的状态管理,如将具有相同Key的数据存储在同一个状态中进行管理。

具体来说,Flink为每个键值维护一个状态实例,并将具有相同键的所有数据都分区到同一个算子任务中。这个任务会维护和处理这个key对应的状态。当任务处理一条数据时,它会自动将状态的访问范围限定为当前数据的key。因此,具有相同key的所有数据都会访问相同的状态。

总结起来,Flink在进行keyby操作后,每个流的状态是独立的,而不是共享同一个状态。这是因为Flink为每个键值维护一个状态实例,并将具有相同键的所有数据都分区到同一个算子任务中。然而,定时器是全局的,不受keyby的影响,它们属于整个作业而不是单个键控流。

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按照key独立的 针对keyedState ,此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

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