Flink状态管理和容错机制介绍

作者: 施晓罡 （花名：星罡）
导读:本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议，分享来自于施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发，现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发

本文主要内容如下：

• 有状态的流数据处理；
• Flink中的状态接口；
• 状态管理和容错机制实现；
• 阿里相关工作介绍；

一.有状态的流数据处理

1.1.什么是有状态的计算

计算任务的结果不仅仅依赖于输入，还依赖于它的当前状态，其实大多数的计算都是有状态的计算。 比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景。count做为输出，在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去，那么count就是一个state。

1.2.传统的流计算系统缺少对于程序状态的有效支持

• 状态数据的存储和访问；
• 状态数据的备份和恢复