Flink: ValueState vs ReducingState/AggregatingState

Question

Background

• ValueState文档指出：partitioned single-value state.
• ReducingState文档指出：combined using a reduce function。
• AggregatingState文档指出：eagerly pre-aggregated。
• ValueState扩展State，而ReducingState和AggregatingState都扩展MergingState。

问题

1. 各州何时合并？
2. 我应该如何为某个问题选择正确的状态原语？
3. 什么机制调用归约和聚合函数？它跳过非MergingState吗？

Answer 1

Fabian Hueske不久前(2018年5月6日(回答了我关于合并AggregateFunctions的问题。他说：

在数据流作业(我知道(中调用 merge(( 的唯一情况是会话窗口被合并。 例如，当您定义具有 30 分钟间隔的会话窗口并收到以下记录时 R1， 12：00：00 R2， 12：05：00 R3， 12：40：00 R4， 12：20：00

在这种情况下，Flink R1 将创建一个新窗口 W1，R2将分配给 W1，R3>创建一个新窗口 W2，R4 连接并合并 W1 和 W2。

我认为您的其他问题的部分答案是ValueState是通用(键控(状态。因此，当您实现泛型函数时，您最终会使用它，而不是聚合器或化简器(使用组合器(。