据我所知，在内存、磁盘或 Kafka 主题中本地处理 Kafka 流其状态，因为所有输入日期都来自一个分区，其中所有消息都由一个定义的值作为键。大多数情况下，可以在不知道其他处理器状态的情况下完成计算。如果是这样，您有另一个 Streams 实例来计算结果。就像这张照片：
Flink 究竟在哪里存储它的状态？ Flink 是否也可以将状态存储在本地，还是总是将它们始终发布到所有实例（任务）？是否可以配置 Flink 以便将状态存储在 Kafka Broker 中？
【问题讨论】：
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Flink 和 Kafka Streams 是有区别的。 Flink 是集群框架，您的代码在 Flink Cluster 中部署并作为作业运行。 Kafka 流是您嵌入在标准 Java 应用程序中的 API。流处理逻辑在您的应用程序 java 进程中运行。它们都可以将结果发送到 Kafka、键值存储、数据库或外部系统。 Flink 的主节点基于 ZooKeeper 实现了自己的高可用机制，并保证了灾难后的可用临时状态。如果您在设法将临时状态保存到 Kafka 集群后使用 Kafka Streams，您将拥有 Kafka 集群提供的相同 HA 功能。
【讨论】：
Flink 也使用本地存储（可以键控），类似于 Kafka Streams。但是，它不会将状态写入 Kafka 主题。
为了容错，它采用所谓的“分布式快照”，这些快照存储在可配置的状态后端（例如 HDFS）中。
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【讨论】：