以下是我的代码部分
这是最新的一版，根据测试的时候没有啥问题 但是之前使用value state的时候能从数据上看出不对 lxk7...@163.com From: Hangxiang Yu Date: 2022-05-24 12:09 To: user-zh Subject: Re: Re: Some question with Flink state 你是用data stream作业吗，相同key如果分配到了不同的并行度，有可能是和你写的key selector相关（你可以参照下KeySelector的comments去看是否符合它的规范）； 或者方便的话你可以分享下你的key selector相关的逻辑和使用state的逻辑； On Tue, May 24, 2022 at 9:59 AM lxk7...@163.com <lxk7...@163.com> wrote: > 好的，我看这里面邮件都是英文，所以用英文问了个问题。 > > 我再描述一下我的问题，我使用键控状态，用的value-state。按理来说，相同的key应该会被分到同一个并行度处理。但是但我使用多个并行度的时候，我发现好像相同的key并没有分配到同一个并行度处理。具体现象在于，我的程序是对同一个用户点击的商品进行累加，在数据里这个商品已经是第二个了，但是程序里这个商品的状态是空，所以导致最终累加的结果是1，而正确结果应该是2。所以我猜测是不是算子对于value-state都是独有的。 > > 但是当我使用mapstate的时候，这个问题好像就没有再出现了。所以我想了解这里面的原因是啥？或者有什么方法能确保同一个key的数据都会被同一个task处理。 > > > > lxk7...@163.com > > From: Hangxiang Yu > Date: 2022-05-23 23:09 > To: user-zh; lxk7491 > Subject: Re: Some question with Flink state > Hello, > All states will not be shared in different parallelisms. > BTW, English questions could be sent to u...@flink.apache.org. > > Best, > Hangxiang. > > On Mon, May 23, 2022 at 4:03 PM lxk7...@163.com <lxk7...@163.com> wrote: > > > > > Hi everyone > > I was used Flink keyed-state in my Project.But I found some questions > > that make me confused. > > when I used value-state in multi parallelism the value is not I > wanted. > > So I guess that value-state is in every parallelism. every parallelism > > saved their only value which means the value is Thread-Level > > But when I used map-state,the value is correctly. I mean the map-state > > was shared by every parallelism. > > looking forward to your reply > > > > > > lxk7...@163.com > > >
