请问Flink这个AI 说的 每个key状态 和每个并行度的状态 怎么测试区分？
以下为热心网友提供的参考意见
楼主你好，在阿里云Flink中，”每个key状态”指的是针对每个不同的key所维护的状态，而”每个并行度的状态”指的是每个算子实例所维护的状态。
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数据源：创建一个带有不同key的数据源。比如生成一串包含不同用户ID的事件数据流。
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算子操作：在Flink任务中使用
keyBy函数对数据流进行分区，以key作为分区参数。然后使用具有状态的算子（比如sum或reduce）对数据进行处理，以便维护每个key的状态。 -
打印状态：使用
print或printToErr函数在流中的某个位置打印状态信息。比如在sum算子之后，使用stream.print()或stream.printToErr()函数打印输出。 -
并行度调整：通过更改任务的并行度，例如将并行度设置为2或4，进行多次测试。比如可以使用
StreamExecutionEnvironment的setParallelism方法来设置并行度。
观察打印的状态信息，可以分别看到每个key的状态和每个并行度的状态，每个key的状态应该是独立维护的，而每个并行度的状态应该是在所有key上进行维护的。