RocksDBStateBackend.png
RocksDB 是一个 key/value 的内存存储系统，和其他的 key/value 一样，先将状态放到内存中，如果内存快满时，则写入到磁盘中，
但需要注意 RocksDB 不支持同步的 Checkpoint，构造方法中没有同步快照这个选项。
不过 RocksDB 支持增量的 Checkpoint，意味着并不需要把所有 sst 文件上传到 Checkpoint 目录，仅需要上传新生成的 sst 文件即可。它的 Checkpoint 存储在外部文件系统（本地或HDFS），
image.png
状态信息存储在 RocksDB 数据库 (key-value 的数据存储服务)， 最终保存在本地文件中
checkpoint 的时候将状态保存到指定的文件中 (HDFS 等文件系统)
缺点：
状态访问速度有所下降
优点：
可以存储超大量的状态信息
状态信息不会丢失
用于： 生产，可以存储超大量的状态信息
StateBackend配置方式
（1）单任务调整
修改当前任务代码
env.setStateBackend(new
FsStateBackend("hdfs://namenode:9000/flink/checkpoints"));
或者new MemoryStateBackend()
或者new RocksDBStateBackend(filebackend, true);【需要添加第三方依赖】
如果使用RocksDBStateBackend方式，需要在pom.xml文件中，添加如下依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-statebackend-rocksdb_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
（2）全局调整(不建议)
修改flink-conf.yaml
state.backend: filesystem
state.checkpoints.dir: hdfs://namenode:9000/flink/checkpoints
注意：state.backend的值可以是下面几种：jobmanager(MemoryStateBackend),
filesystem(FsStateBackend), rocksdb(RocksDBStateBackend)
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