Apache flink Flink Table API使用什么后端？它需要任何关系数据库吗？

我对Flink还比较陌生，并试图了解可以使用流API/表API的适当用例。作为努力理解的一部分

与流API一样，表API是否具有选择其可以使用的状态后端类型的灵活性

表API的所有可用后端是什么，它是否需要像我的SQL这样的外部数据存储？或者任何其他数据存储

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简而言之，试图了解TableAPI使用的后端工作。

就其本身而言，Flink可能不是一个好的长期持久存储。它更像一个处理系统。您需要在MySQL/Kafka/Cassandra/S3/etc中拥有长期持久状态

尽管如此，有些计算需要内部状态簿记：当你这样做的时候

SELECT word, count(*) FROM words GROUP BY word

每个字使用某种整数瞬态。现在，您的工作将无法避免机器故障并重新启动。这就是

状态后端存在的原因。它可以保存在计算中的位置（例如卡夫卡偏移量）以及计数的值

因此，要回答您的问题：

是的。内部Blink查询计划器使用相同的代码（为执行计划规则的不同应用而保存）。在流式处理环境中，或者在非常昂贵的批处理作业中（您可能希望为任务管理器使用便宜的AWS Spot实例，并且您对实例抢占非常健壮），这对我来说确实更有意义。也许能帮你做出选择


状态后端在我提供的链接中。现在，您可能希望从数据当前所在的位置读取数据，并在计算后进行读取。支持大量数据存储。对于非常大的盐粒，区别在于：一些可以流式传输数据：；有些不能：。例如：MySQL JDBC数据流连接器只有一个接收器，而在表API中它可以既是接收器又是源



作为旁注：状态后端确实是可查询的；但是IMHO更适合于调试目的。
BenoitParis，从您的回答中，我了解到TableAPI使用了任何可用的状态后端（InMem、FS、RocksDB）。因此，存储转换状态不需要SQL/ES/任何其他外部存储。我可以假设TableAPI等同于流式API w.r.t状态存储吗？说了这两种方法会有一点性能差异。@ardhani我可以假设TableAPI等同于流式API w.r.t状态存储吗？->是的，我已经说过，两个b/w会有一点性能差异。->请参阅我的答案