flink managedstate 和rawstate

Flink 中的状态可以分为 Managed State 和 Raw State 两种类型。

Managed State 是由 Flink 管理的一种状态，它可以被 Flink 自动地持久化、恢复和管理。Managed State 通常是使用 Flink 的 Keyed State API 或 Operator State API 来创建和管理的，例如 ValueState、ListState、MapState 等等。Managed State 可以在 Flink 集群中的不同的 Task Manager 之间进行共享和访问。

Raw State 是一种由用户自己管理的状态，它需要用户自己来实现状态的持久化、恢复和访问。Raw State 通常是通过实现自定义的 StateBackend 来管理的。StateBackend 是 Flink 中管理状态的一个接口，它定义了如何持久化和访问状态数据。Flink 提供了多种 StateBackend 的实现，例如 MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend 等等。

相比较而言，Managed State 更为方便和易用，因为它不需要用户自己来管理状态的持久化和恢复。但是在某些场景下，用户可能需要使用 Raw State 来实现更加灵活和高效的状态管理。

相关问题

Flink中的ValueState怎么使用

在Flink中，ValueState是一种状态类型，可以用于存储单个值。它通常用于对输入流中的某些值进行聚合或累积计算，例如计算平均值或求和。以下是使用ValueState的示例代码：

// 导入必要的库
import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.util.Collector;

// 实现一个 RichFlatMapFunction
public class MyFlatMapFunction extends RichFlatMapFunction<Integer, Integer> {

    private transient ValueState<Integer> sumState;

    @Override
    public void open(Configuration config) {
        // 初始化 ValueState
        ValueStateDescriptor<Integer> sumStateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("sum", Integer.class);
        sumState = getRuntimeContext().getState(sumStateDescriptor);
    }

    @Override
    public void flatMap(Integer value, Collector<Integer> out) throws Exception {
        // 从 ValueState 中获取之前的累加结果
        Integer sum = sumState.value();
        if (sum == null) {
            sum = 0;
        }

        // 进行累加计算
        sum += value;

        // 更新 ValueState 中的值
        sumState.update(sum);

        // 输出结果
        out.collect(sum);
    }
}

在上面的示例中，我们实现了一个 RichFlatMapFunction，使用ValueState对输入流中的整数进行累加计算，并将结果输出。在open()方法中，我们初始化了一个名为“sum”的ValueState。在flatMap()方法中，我们首先从ValueState中获取之前的累加结果，如果ValueState中没有值，则将sum初始化为0。然后，我们进行累加计算，并更新ValueState中的值。最后，我们将累加结果输出。

classnotfoundexception: org.apache.flink.runtime.state.checkpointstorage

ClassNotFoundException: org.apache.flink.runtime.state.CheckpointStorageException 是一个Java异常，表示无法找到指定的类或接口。在这种情况下，类 org.apache.flink.runtime.state.CheckpointStorageException 在程序的 classpath 中无法找到。

Flink 是一个用于分布式流处理和批处理的开源框架。在 Flink 中，CheckpointStorageException 是一个用于处理状态检查点存储问题的异常类。它是 Flink 的状态后端 (state backend) 在存储检查点期间可能发生的异常的基类之一。

当程序在启动或运行时抛出 ClassNotFoundException: org.apache.flink.runtime.state.CheckpointStorageException 异常时，表示 Flink 在查找或加载与检查点存储相关的类时遇到了问题。这可能是由以下原因引起的：

1. 缺少所需的 Flink 依赖项。解决方法是检查程序的 classpath，确保所有必需的 Flink 依赖项都已包含在其中。可以通过在构建工具 (如 Maven 或 Gradle) 的配置文件中添加正确的依赖项来解决此问题。

2. 版本不匹配。如果程序中使用的 Flink 版本与检查点存储实现版本不匹配，可能会导致 ClassNotFoundException。确保使用的 Flink 版本和检查点存储实现的版本兼容。

3. 检查点存储实现不可用。某些情况下，可能需要自定义检查点存储实现。如果没有正确配置或者实现有问题，可能会导致 ClassNotFoundException。确保正确配置检查点存储实现，并确保它可用并可访问。

总之，ClassNotFoundException: org.apache.flink.runtime.state.CheckpointStorageException 是一个表示无法找到 Flink 检查点存储相关类的异常。解决这个问题通常包括检查程序的依赖项和版本，以及确保正确配置和可访问的检查点存储实现。