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故障恢复与转移分别对应有状态和无状态两种应用场景，有状态的应用场景常见于主从系统架构的主节点元信息存储，比如HDFS NameNode，以及计算引擎的中间运行状态信息，如Flink状态数据。
故障恢复与转移都是实现容错机制的方式。故障恢复实现方式通常有数据库系统的Redo log，No SQL系统中的 write ahead log，以及Flink等系统中使用Checkpoint机制，Flink 任务状态可以理解为实时任务计算过程中，中间产生的数据结果，同时这些计算结果会在后续实时任务处理时，能够继续进行使用。
实时任务的状态可以是一个聚合结果值，比如 WordCount 统计的每个单词的数量，也可以是消息流中的明细数据。
Flink 任务状态整体可以划分两种：Operator 状态和 KeyedState。常见的 Operator 状态，比如 Kafka Topic 每个分区的偏移量。KeyedState 是基于 KeyedStream 来使用的，所以在使用前，你需要对你的流通过 keyby 来进行分区，常见的状态比如有 MapState、ListState、ValueState 等。
下面是一个实时计算奇数和偶数的任务的示例，假如输入的流来自于 Kafka ，那么 Kafka Topic 分区的偏移量是状态，所有奇数的和、所有偶数的和也都是状态。当应用异常重启，就可以从状态数据中恢复，避免重复计算。
无状态的应用场景常见于主从架构中的工作节点，比如MapReduce框架中的失败任务，可以在其它节点重新运行，而不需要考虑上次的执行情况，以及分布式DAG任务调度系统的异常重跑任务。
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