实时计算 Flink版全量快照时是不是只第一，后面就不用全量了？

在实时计算 Flink 版本中，全量快照（Full Snapshot）是指在初始启动或恢复作业时，将整个状态或数据集的快照加载到内存中。全量快照通常用于恢复作业的初始状态，并提供从头开始处理数据的能力。

一旦作业的全量快照加载完成，Flink 会维护增量快照（Incremental Snapshot）以进行增量的状态或数据持久化。增量快照仅记录从上一个快照以来的变化或增量更新，通常更为高效。使用增量快照可以避免在每次检查点时都进行全量状态的持久化，从而提高作业的性能和容错性。

需要注意的是，对于某些特定的应用场景或配置需求，你可能仍然需要通过特定的机制手动触发全量快照。这可能需要自定义源函数（Source Function）或使用特定的操作符和配置，以在某些条件下执行全量快照。

总结而言，一旦 Flink 作业的全量快照加载完成，后续的作业状态持久化通常会使用增量快照。增量快照记录了状态的增量更新，提供了高效的容错和恢复能力。然而，具体的行为和机制可能取决于你的作业配置和应用需求，可以根据需要调整和定制作业的快照机制。

是的，你的理解是正确的。在Flink中，全量快照通常只需要执行一次，然后在后续的迭代中，只需要增量地更新快照即可。

全量快照的目的是获取数据集的一个完整的、一致的状态视图。一旦这个状态视图被获取到了，那么在后续的迭代中，我们就可以只关注那些对状态视图有影响的数据，而不需要再次处理所有的数据。

这种策略被称为"增量快照"或者"增量更新"，它可以大大提高Flink的处理效率，特别是对于那些包含大量数据的数据集。

实时计算 Flink版在进行全量快照（Full Snapshot）时，通常只在第一次进行全量快照，后续的快照则采用增量方式（Incremental Snapshot）。

全量快照是指将整个状态数据进行一次性的快照保存，可以用于恢复整个应用的状态。而增量快照则是指仅保存状态数据的变化部分，用于增量更新状态，以提高性能和减少存储需求。

实时计算 Flink版通常会使用一种称为「Checkpoint」的机制来实现快照功能。通过配置合适的Checkpoint设置，可以控制快照的频率和方式。一般情况下，第一次启动应用时会进行全量快照，存储整个状态数据。而后续的Checkpoint会根据配置的时间间隔或其他触发条件进行增量快照，只保存状态的变化部分。