开启flink状态状态类型为键控算子

要在Flink中启用状态，需要使用Stateful Function API或DataStream API中的键控算子。键控算子将流分成键值对，每个键值对都有一个状态与之关联。状态类型可以是ValueState、ListState、MapState等。

以下是使用DataStream API中的键控算子启用状态的示例：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = ...;

DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = dataStream
    .keyBy(0) // 将流分成键值对，key为Tuple的第一个元素
    .map(new RichMapFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() {
        private ValueState<Integer> state;

        @Override
        public void open(Configuration config) {
            ValueStateDescriptor<Integer> descriptor = new ValueStateDescriptor<>(
                "sum", // 状态名称
                TypeInformation.of(new TypeHint<Integer>() {}), // 状态类型
                0 // 初始值
            );
            state = getRuntimeContext().getState(descriptor);
        }

        @Override
        public Tuple2<String, Integer> map(Tuple2<String, Integer> tuple) throws Exception {
            Integer sum = state.value() + tuple.f1; // 计算总和
            state.update(sum); // 更新状态
            return Tuple2.of(tuple.f0, sum);
        }
    });

resultStream.print();

在上述代码中，我们使用keyBy算子将流分成键值对，并将键设置为Tuple的第一个元素（即String类型）。然后，我们定义了一个RichMapFunction，该函数具有一个ValueState类型的状态。在open方法中，我们定义了状态的初始值和类型，并使用getRuntimeContext().getState(descriptor)方法获取状态实例。在map方法中，我们使用状态计算总和，并使用state.update(sum)方法更新状态。最后，我们输出结果流。

这是一个简单的示例，用于说明如何使用DataStream API中的键控算子启用状态。在实际应用中，您可能需要使用更复杂的状态类型，并使用更高级的算子来处理状态