State分类：keyed state （keyBy）或 operator state （offset）
原理：默认保存在 JobManager内存中，指定存储到文件系统中
文件系统分类： fsStateBackend：文件系统，rocksdb
状态后端 StateBackend ： HDFS 为主，Rocksdb（大状态）
Checkpoint 检查点
作用：容错机制
原理：全局的状态 state （keyed state 或 Operator state）的快照，在Flink中==增量==的快照，效率比较高。
对比 Spark ： 重量的快照，每次全量快照，Flink 每次增量的快照
总结:checkpoint就是把state数据进行一个持久化的存储而已
因为本身Flink中的state它是存到内存里的，它总是要定时把它刷写到HDFS上，所以说checkpoint就做这个事的，定时把内存当中的state刷写到HDFS上，对于流计算，不可能把state直接存到HDFS上，它需要通过checkpoint把它保存刷写至HDFS上.
===>state只是个中间结果状态,只是基于key上或某个算子上,需要定期通过checkpoint把它保存刷写至HDFS上.==>即将全局(所有的state)保存至HDFS
