全量迭代与增量迭代的取舍

Flink支持两种迭代计算方式：全量迭代（Iterate算子）每一轮都让阶跃函数遍历整个数据集，基于上一轮的完整结果集算出下一轮结果，直到满足终止条件；增量迭代（Delta Iterate）则只对”热点”元素做局部重算，已经收敛、不再变化的”冷”元素直接跳过，不参与本轮计算。这个设计对应了很多迭代类算法（如PageRank、最短路径）的一个共同特征：迭代到后期，大部分节点的值已经趋于稳定，只有少数节点还在变化，如果每轮都全量重算，绝大部分计算是在白白重复验证”这个值没变”。增量迭代把”只处理还在变化的部分”作为一等公民，本质上是用额外的状态跟踪（哪些元素是热点）换取避免无意义的重复计算，是大规模迭代计算中常见的性能优化思路。