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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习计算机编程开发技术，而今天我们就一起来了解一下，软件开发状态与容错的概念区别。
何谓状态?
并不是分布式计算引擎才有状态的概念。从广义上来讲，任何一个程序，在运行时的某一时刻其进程中各个字段、变量在内存中的值，都是状态。
例如，一个程序从一个文件中读取数据，程序在内存中记录下来文件读取到了什么位置，将其保存在某个对象的offset字段中，以便接下来从该位置继续读取。这个offset字段的值其实就是一个有业务含义的“状态”值。
既然任何程序都有状态，那么对于任何一个分布式计算框架来说，无需任何特殊的设计，“状态”便天然地存在于其运行时的内存中。框架可以对这些状态进行维护(例如将其持久化)，实现任何框架想要实现的目的(例如将其用于接下来将要讲到的容错机制中)。
那么这里的问题则是，各个框架是选取哪些字段、变量的值进行管理的呢?这便是理解各个框架状态与容错机制的关键。
何谓容错?
显然，并不是任何程序、框架都必须实现容错机制。在大数据计算领域常常把一个作业分类成流计算或批计算。对于批计算而言，容错并不是一个必不可少的机制，因为大部分批处理任务在时间和计算资源上来说都是可控的。如果作业在中途异常停止，大不了可以重新再运行一次。
然而，对于流处理作业并不是这样。因为从业务上来说，流处理作业会7*24地不间断运行。设想如果一个流处理作业运行了一年，突然因为一些异常原因挂掉，或者因为发现了脏数据或逻辑问题而手动停止，如果这时没有容错机制，则需要从一年前的数据开始从头运行。这在时间和计算成本上来说都无法接受。
如果一个作业需要容错，往往指的就是这样一个过程：
程序在运行的过程当中，在某一时刻对其状态进行落盘存储。在未来的某一时刻，程序因为某种原因停止后，可以从之前落盘的数据重启并继续正常稳定地运行。
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