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状态类型
Keyed State
Keyed State 分类
状态有效期（TTL）
过期数据的清理
Operator State
Broadcast State
状态存储
State Backends 分类
设置 State Backend
RocksDB State Backend 详解 在 Flink 架构体系中，状态（State）计算是其重要的特性之一。状态用…目录
状态类型
Keyed State
Keyed State 分类
状态有效期（TTL）
过期数据的清理
Operator State
Broadcast State
状态存储
State Backends 分类
设置 State Backend
RocksDB State Backend 详解 在 Flink 架构体系中，状态（State）计算是其重要的特性之一。状态用来保存中间计算结果或缓存数据。比如：
当应用程序搜索某些事件模式时，状态将存储到目前为止遇到的事件序列。当按分钟/小时/天聚合事件时，状态保存待处理的聚合。当在数据点流上训练机器学习模型时，状态保存模型参数的当前版本。当需要管理历史数据时，状态允许有效访问过去发生的事件。根据数据集是否按照 Key 划分，将状态分为 Keyed State 和 Operator State（Non-keyed State）两种类型。本章我们将从状态的类型、状态有效期、状态存储、状态持久化方面详细进行介绍。
状态类型
Flink 中定义了多种 State，基于不同的数据结构，应用不同的场景。
ValueState:保存一个可以更新和检索的值（每个值都对应到当前的输入数据的 key，因此算子接收到的每个 key 都可能对应一个值）。这个值可以通过 update(T) 进行更新，通过 T value() 进行检索。ListState:保存一个元素的列表。可以往这个列表中追加数据，并在当前的列表上进行检索。可以通过 add(T) 或者 addAll(List) 进行添加元素，通过 Iterableget() 获得整个列表。还可以通过 update(List) 覆盖当前的列表。ReducingState:保存一个单值，表示添加到状态的所有值的聚合。接口与 L
