在Flink中使用广播流时，同一操作员的不同子任务的广播状态是隔离还是共享？

在Flink中使用广播流时，同一操作员的不同子任务的广播状态是共享的。

Flink是一个流式处理框架，它支持广播流的功能。广播流是一种特殊的流，它可以被广播到所有的并行任务中，以便在任务中共享状态。

在Flink中，每个任务都是独立运行的，每个任务都可以有自己的状态。但是，当使用广播流时，广播状态会被所有的子任务共享。这意味着，同一操作员的不同子任务可以访问相同的广播状态，而不需要进行额外的数据传输或复制。

共享广播状态的优势在于可以减少数据传输和复制的开销，提高处理效率。同时，它也可以方便地实现一些需要共享状态的操作，例如在流处理中进行数据关联或过滤。

在Flink中，可以使用BroadcastStream将广播流定义为一个数据流，并使用broadcast()方法将其广播到所有的子任务中。然后，在每个子任务中，可以使用getBroadcastState()方法来访问广播状态。

对于Flink中使用广播流的应用场景，一个常见的例子是在流处理中进行动态配置的更新。通过将配置信息广播到所有的子任务中，可以实时更新任务的配置，而无需停止和重新启动任务。

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下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 1、数据流中的数据有重复，我们想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。...，分配在不同的任务槽（task slot）中运行，而这些slot的计算资源是物理隔离的，所以flink管理的的状态是在不同的并行子任务是无法共享的，基于这个想法我们可以将状态分为算子状态和按键状态...算子状态：状态的作用在一个并行子任务，也就是一个算子子任务，所有这个子任务处理的数据共享一个状态按键状态：我们的流可以根据keyby进行分组成keyedStream，这个时候同一个key共享一个状态...值得注意的是无论是keyed state还是operator state，他们都是在本地实例上进行维护的，也就是说每一个并行子任务维护着对应的状态算子子任务之间的状态并不能共享。...但这个变量不应该在 open 中声明——应该在外面直接把它定义为类的属性，这样就可以在不同的方法中通用了。而在外部又不能直接获取状态，因为编译时是无法拿到运行时上下文的。

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