Flink提供不同的状态后端（state backends）来区分状态的存储方式和存储位置。flink状态可以存储在java堆内存内或者内存之外。通过状态后端的设置，flink允许应用保持大容量的状态。开发者可以在不改变应用逻辑的情况下设置状态后端。
默认情况下，flink的状态会保存在taskmanager的内存中，而checkpoint会保存在jobManager的内存中。
flink提供三种开箱即用的State Backend：
- MemoryStateBackend
- FsStateBackend
- RocksDBStateBackend
如果没有配置，则默认使用MemoryStateBackend。
FsStateBackend通过配置文件系统路径(type, address, path)来进行设置，FsStateBackend将动态数据保存在taskmanger的内存中，通过checkpoint机制，将状态快照写入配置好的文件系统或目录中。最小元数据保存jobManager的内存中，另外FsStateBackend通过配置一个fileStateThreshold阈值，小于该值时state存储到metadata中而非文件中。
FsStateBackend默认通过配置来使用异步快照（asynchronous snapshots）避免阻塞管道（blocking pipelines），当然也可以通过FsStateBackend的构造函数配置进行关闭。
但是当作业任务比较大的时候，默认使用JobManager保存会使任务失败，报错：state.backend.size is larger that......
意思就是状态后端的大小太大了，无法保存在JobManger中，这时我们可以更换为hdfs.
步骤如下：将flink-conf.yaml文件中加入以下两行：
state.backend: filesystem state.backend.fs.checkpointdir: hdfs://master:9000/flink-checkpoints
其中master为你hadoop namenode的ip地址或者主机名。之后在所有节点同步flink-conf.yaml，并且启动Flink即可。
