Flink有没有小伙伴试过用RocksDBStateBackend获取最新ck状态进行恢复的？

Flink中可以使用FsStateBackend进行checkpoint，然后通过RocksDBStateBackend来恢复最新的ck状态，但操作时需要确保配置和依赖正确设置，否则可能会出现错误。

在 Flink 中，StateBackend定义了状态的存储方式，Flink 提供了三种不同形式的存储后端：MemoryStateBackend、FsStateBackend和RocksDBStateBackend。其中MemoryStateBackend和FsStateBackend主要基于JVM堆内存进行状态管理，而RocksDBStateBackend则将状态存储在堆外内存或磁盘上，支持大于总配置堆容量的状态，并且不受JVM垃圾回收的影响，提供可预测的延迟。

若要在 Flink 作业中使用 RocksDBStateBackend 作为状态后端，您需要添加相应的依赖项到您的项目中。此外，Flink 的全局配置文件（flink-conf.yaml）可以用来设定默认的 state backend。当使用 RocksDBStateBackend 时，可以开启增量检查点 (incremental checkpoint) 来优化性能和可靠性。

在进行状态恢复方面，Flink 的检查点机制确保了状态的容错能力，允许程序在出现问题后恢复到最近的检查点继续执行。使用 RocksDBStateBackend 可以处理本地磁盘上的文件，因此理论上可以与 FsStateBackend 创建的检查点兼容。但是，由于这两种 StateBackend 在内部实现上有差异，直接从 FsStateBackend 切换到 RocksDBStateBackend 可能会遇到兼容性问题。为了避免这些问题，建议在开始作业之前就确定好要使用的 StateBackend，并在整个作业生命周期中保持一致。

综上所述，虽然 Flink 的设计允许灵活选择不同的 StateBackend 以满足不同场景的需求，但在实际操作中，应当谨慎处理状态后端的选择和切换，以确保作业的稳定性和可靠性。

会 ，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”