大数据计算状态
State 是什么？
算子在两条数据之间要记住的东西，比如“当前累计金额”
类比：记账本，每一笔都往上加，不能每次从零开始
有状态才算流处理
“用户连续失败 5 次就告警”必须有状态。没有状态就只能查外部存储，延迟高、还容易不一致。Flink 把状态放在算子本地，随 checkpoint 一起持久化。
两种状态
Keyed State：按 key 隔离，只有 keyBy 之后才能用，每个 key 一份，适合“每个用户一个计数器”；Operator State：算子级别共享，比如 Kafka Source 记录的 offset。
状态后端
HashMapStateBackend 放 JVM 堆，快但受内存限制；EmbeddedRocksDBStateBackend 放本地磁盘，能存 TB 级状态，代价是序列化开销。状态超过几 GB 就该换 RocksDB。