在flink中，如何在B算子中获得A算子存储的map算子状态，A算子和B算子没有依赖关系，是并行的

在Apache Flink中，如果你想要在没有直接依赖关系（即非有向无环图DAG中的上下游关联）的两个独立的B算子B1和B2访问A算子A1的Map状态，通常需要借助于Flink的状态管理机制，比如使用`BroadcastState`或者`AllReduceState`。

1. **Broadcast State**:
如果A1的状态不需要更新，只需要在所有下游任务间共享，可以使用`BroadcastState`。B1和B2通过`getRuntimeContext().getBroadcastVariable()`方法获取A1的广播状态副本。

// A1定义Map状态
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
ReducingState<String, Integer> a1State = ...;

// B1和B2接收A1状态
ValueStateDescriptor<String, Integer> broadcastDesc = ValueStateDescriptor.of("broadcastState", Integer.class);
BroadcastState<String, Integer> b1BroadcastState = env.createBroadcastState(broadcastDesc);

b1Transform.map(....).addSink(new B1SinkFunction(a1State.get(), b1BroadcastState));

2. **AllReduce State**:
如果A1的状态需要全局聚合（例如求和、平均等），可以使用`AllReduceState`。B1和B2需要订阅A1的状态更新，并在接收到新的值后做相应的处理。

// A1定义AllReduce状态
ReducingState<String, Integer> a1State = env.addState(AggregatingStateDescriptor.of(...));

// B1和B2订阅A1状态
RecurrentAction<Long, Integer> b1Action = new B1Action(a1State);
b1Transform.map(....).addSink(new B1SinkFunction(b1Action));

在这个场景下，B操作符会定期检查是否有新的A状态可用，并在接收到时更新其内部逻辑。