flink 广播流和广播状态

Question

关于广播流和广播状态，我得到了以下两个问题，请问有人能帮忙解答一下吗？谢谢！

KeyedBroadcastProcessFunction#Context有下面的方法(getBroadcastState)，请问广播状态为什么要用map状态描述符？我认为广播状态应该使用 BroadcastStateDescriptor 之类的东西，地图状态描述符用于 MapState?

public abstract <K, V> BroadcastState<K, V> getBroadcastState(final MapStateDescriptor<K, V> stateDescriptor);

DataStream#broadcast方法定义如下：

  def broadcast(broadcastStateDescriptors: MapStateDescriptor[_, _]*): BroadcastStream[T] = {
    if (broadcastStateDescriptors == null) {
      throw new NullPointerException("State Descriptors must not be null.")
    }
    javaStream.broadcast(broadcastStateDescriptors: _*)
  }

请问参数broadcastStateDescriptors有什么用？为什么我必须在直播时这么早提供它？我想我可以在 KeyedBroadcastProcessFunction#processBroadcastElement 中创建描述符并在需要时获取广播状态，其中操作员接收广播元素并更新广播状态。

Answer 1

MapState是Flink支持广播的那种状态（也是唯一一种状态）。由于广播状态始终是 MapState，MapStateDescriptor 是用来处理它的。
Flink 需要知道如何序列化正在广播的数据； broadcastStateDescriptors 被 DataStream#broadcast 用于此目的。

flink 广播流和广播状态

flink broadcast stream and broadcast state

apache-flink