前言
在项目中，经常遇到这样的场景，对于一批源源不断进入flink的数据源，需要检测某种类型的数据连续两次之间的数值变化范围，如果这个变化的值大于或者小于一定的标准值，将给出相应的告警；
在上一篇关于flink的常用状态管理的总结文章中，我们了解到了flink的常用的几种状态，如果应对这个场景，该使用哪种状态管理比较好呢？很明显是键控状态了；
通常来说，在实际的业务数据流中，都会有一些唯一标识数据的字段，那么通过这个字段做keyby的操作，接下来就可以使用键控状态做处理了；
下面看具体的代码实现：
import com.congge.source.SensorReading;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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