我們使用state描述了operator state，在恢復時，可以修改並行度重新分配operator state（偶**再分配方式），或者使用union的方式（聯合重新分發）恢復並行任務。
operator state還有一種廣播狀態模式（broadcast state）。
引入廣播狀態是為了支援這樣的用例，其中來自乙個流的一些資料需要被廣播到所有下游任務，其中它被本地儲存並用於處理另乙個流上的所有傳入元素。作為廣播狀態可以作為自然擬合出現的示例，可以想象包含一組規則的低吞吐量流，我們希望針對來自另乙個流的所有元素進行評估
考慮到上述型別的用例，廣播狀態與其他運營商狀態的不同之處在於：
將keyed stream或non-keyed stream與乙個broadcaststream連線，非廣播流可以通過呼叫connect()來完成，並將其broadcaststream作為引數。這將返回乙個broadcastconnectedstream，我們可以process()方法來處理我們的邏輯。如果是keyed stream連線廣播流，process()裡面的引數需是keyedbroadcastprocessfunction；如果是non-keyed stream連線廣播流，process()裡面的引數是broadcastprocessfunction。
1、keyed stream連線廣播流示例：
public
class
keyedbroadcaststream
}@override
public
void
processbroadcastelement
(user value, context ctx, collector
out)
throws exception })
.print(""
);env.
execute
("broadcast: ");
}}
public
class
broadcaststream})
; user.
print
("user: ");
singleoutputstreamoperator
order = env
.addsource
(new
flinkkafkaconsumer010
("order"
,new
******stringschema()
, p)).
map(
newmapfunction
()})
; order.
print
("order: ");
mapstatedescriptor
descriptor =
newmapstatedescriptor
("user"
, string.
class
, user.
class);
org.apache.flink.streaming.api.datastream.broadcaststream
broadcast = user.
broadcast
(descriptor)
; broadcastconnectedstream
connect = order.
connect
(broadcast)
; connect
.process
(new
broadcastprocessfunction
()}@override
public
void
processbroadcastelement
(user value, context ctx, collector
out)
throws exception })
.print
("result: ");
env.
execute
("broadcast: ");
}}
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