在Flink中，更新数据通常是通过KeyedStream进行处理的。KeyedStream是根据指定的key对数据流进行分区的，这样相同key的数据会被发送到同一个Task中进行处理。
更新数据的处理通常涉及到状态的管理。Flink中提供了不同类型的状态，如Keyed State和Operator State，用于在处理过程中保存和更新数据的状态信息。
更新数据的处理通常需要使用stateful transformation，如mapWithState、flatMapWithState、reduce等操作来更新状态信息。通过这些操作，可以实现对数据流中的状态信息进行更新和管理。
另外，Flink还提供了一些内置的功能用于处理更新数据，如Flink SQL中的upsert语句和DataStream API中的updateStateByKey操作等。
总的来说，更新数据的处理需要结合KeyedStream和State来实现数据的更新和管理。通过合理地使用Flink提供的API和功能，可以很方便地处理更新数据的需求。
网友留言：