我正在研究apache flink的数据流，我几乎没有问题。任何帮助是极大的赞赏。感谢。
1）创建翻滚窗口是否有任何限制。例如，如果我想为每个用户ID创建一个翻滚窗口，持续2秒，让我们说如果我有超过1000万用户ID则会出现问题。 （我正在使用keyBy用户ID，然后创建一个timeWindow 2秒）？这些窗口如何在flink内部维护？
2）我查看了循环分区的重新平衡。假设我有一个集群设置，如果我有源的并行性为1，如果我进行重新平衡，我的数据是否会在机器之间进行混洗以提高性能？如果有，是否有一个特定的端口用于将数据传输到集群中的其他节点？
3）状态维护是否有任何限制？我打算维护一些可能会变得非常大的用户ID相关数据。我读到了使用岩石db来维持状态的flink。只想检查是否可以维护多少数据？
4）如果数据量较少，那么状态在哪里？ （我想在JVM内存中）如果我的集群上有多台机器，那么每个节点都可以获得当前的状态版本吗？
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如果您在user上键入您的流，Flink将在内部对用户进行分区。因此，用户分布在一组并行子任务中。窗口操作符的并行性控制每个并行子任务的负载。如果您分配足够的计算机并正确配置程序的并行性，那么处理1000万用户应该没问题。
是的，如果您的作业在多台计算机上运行，rebalance()将在网络上进行随机播放。使用默认配置，将自动选择数据端口。如果您需要固定端口，可以使用taskmanager.data.port密钥configure。
状态大小限制取决于配置的state backend。使用RocksDB状态后端，限制是本地文件系统的大小，即RocksDB将数据溢出到磁盘。如果达到此限制，则可以增加并行度，因为每个工作人员通常会处理多个键的键。
它取决于状态持久化的状态后端的实现（磁盘或内存）。我会假设RocksDB状态后端写入磁盘会在内存中缓存一些数据。请注意，运算符状态不是全局可访问的，即运算符的每个并行子任务只能访问其自己的本地状态，并且无法读取或写入同一运算符的另一个子任务的状态。