可以看出，流式数据处理过程实现复杂度会更高，因为需要考虑处理过程中数据的顺序错乱，以及系统容错方面的问题。 说完了数据集类型之后，我们来看看 Flink 提供了哪些编程接口来处理数据。 2 Flink 编程接口 Flink 根据数据集类型的不同将核心数据处理接口分为两大类，一类是 批计算接口 DataSet API，一类是支持流式计算的接口 DataStream API。 API （1）Flink SQL Flink 提供了统一的 SQL API 完成对批计算和流计算的处理，SQL语言具有比较低的学习成本，能够让数据分析人员和开发人员快速的上手 （2）Table API Table API 构建在 DataStream 和 DataSet 之上的同时，提供了大量面向领域语言的编程接口，例如 GroupByKey，Join 等操作符，提供给用户一种更加友好的处理数据集的方式
介绍了Flink的程序结构 Flink程序结构 概述 任何程序都是需要有输入、处理、输出。 再选择好执行模式后，为了开始编写Flink程序，需要根据需求创建一个执行环境。 否则，如果正在执行JAR，则Flink集群管理器将以分布式方式执行该程序。 ,"Alice") 数据源（Source） Flink的source到底是什么？为了更好地理解，我们这里给出下面一个简单典型的wordcount程序。 Sink DataSet Data Sink 参考 Flink程序结构
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Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 取决于数据源的类型，即有界或无界源，您将编写批处理程序或流式程序，其中DataSet API用于批处理，DataStream API用于流式传输。 二，解刨Flink程序 Flink每个程序由相同的基本部分组成： 1),获取执行环境， 2),加载/创建初始数据， 3),指定对此数据的转换， 4),指定计算结果的位置， 5),触发程序执行 现在我们将对每个步骤进行概述 十，总结 本文主要是Flink 编程基本介绍。希望，大家通过<Flink流式处理概念简介>和本文。 对Flink有更深入的认识，也对Flink编程有进一步的认识，后面会陆续出各种使用文章及生产中的注意事项。
概念 在Flink架构体系中，有状态计算可以说是Flink非常重要的特性之一 Flink优势： 支持高吞吐、低延迟、高性能 支持事件时间Event_time概念 支持有状态计算 有状态计算是指: 在程序计算过程中 ，在Flink程序内部存储计算产生的中间结果，并提供给后续Function或算子计算结果使用。 ，例如事件的总数、总和以及最大，最小值等 机器学习场景，维护当前版本模型使用的参数 其他需要使用历史数据的计算 Flink状态编程 支持的状态类型 Flink根据数据集是否根据Key进行分区，将状态分为 另外一种是原生状态（Raw State）形式，由算子自己管理数据结构，当触发Checkpoint过程中，Flink并不知道状态数据内部的数据结构，只是将数据转换成bytes数据存储在Checkpoints 此时需要给用户发送一个信息提醒用户，提高支付转换率 需求分析 本需求可以使用CEP来实现， 这里推荐使用process function原生的状态编程。
Apache Flink提供可以编写流处理与批处理的程序。其中DataSet API用于批处理，DataStream API用于流式处理。 程序在执行时会映射出一个或者多个数据流，每个数据流都以一个或者多个源为开头，例如Kakfa、File等或者是通过与计算得来。数据流之间类似于一个有向无环图DAG。 Flink连接socket之后就可以进行执行。数据相对与批处理来说是无界的持续数据集。而代码上增加了一个Window。 Windows 窗口 窗口是批处理上不存在的一个过程。 常规情况下对时间进行区分可以理解为 log4j输出一条日志的头带有的时间为 事件时间 采集程序把数据写入到kafka，Apache Flink实时读取Kafka中的数据，读取到该条数据的时间为摄取时间。 那么就需要保存把计算过程持久的存储起来，下次计算的结果直接进行累加。 容错 Apache Flink提供了容错的机制，基于状态与检查点进行执行。该机制确保了当出现故障时系统可以退回到检查点。
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 该代码可以直接粘贴复制到你自己的工程，只需要导入Flink的相关依赖，具体工程构建方法，请参考<构建Flink工程及demo演示>。 实现： 在后台，Flink将文件读取过程分为两个子任务，即目录监控和数据读取。这些子任务中的每一个都由单独的实体实现。 Flink提供了通过支持IDE内的本地调试，输入测试数据和收集结果数据来显著简化数据分析程序开发过程的功能。本节给出一些提示如何缓解Flink程序的开发。
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 一，示例程序 改代码可以直接粘贴复制到你自己的工程，只需要导入Flink的相关依赖，具体工程构建方法，请参考。 以下部分定义了这些规则，并给出编写安全用户功能代码的编码指南。 1，禁用对象重用(DEFAULT) 默认情况下，Flink运行于禁用对象重用的模式下。这种模式，确保在函数调用中时钟接受新的输入对象。 程序将其执行环境中的特定名称的本地或远程文件系统（如HDFS或S3）的文件或目录注册为缓存文件。执行程序时，Flink会自动将文件或目录复制到所有worker节点的本地文件系统中。
数据流编程模型 Levels of Abstraction ：数据处理层抽象 Programs and Dataflows 编程和数据流 Parallel Dataflows 并行数据流 Windows 在这些API中处理的数据类型被表示为各自编程语言中的类。 低级处理函数集成了DataStream API，使得它可以在某些特定操作中进入低级抽象层。 Flink提供的高级抽象层是SQL，这种抽象类似于Table API的语义和表达，但是编写SQL程序需要更好的表达。 Programs and Dataflows 编程和数据流 Flink编程的基本模块是流streams和转换transformations，（注意：在Flink中DataSets使用DataSet API Batch on Streaming 基于流的批处理 Flink以一种特殊的的流处理程序来执行批处理程序，这种批处理的数据流是有界数据流（有限梳理的元素）。
flink是一款开源的大数据流式处理框架，他可以同时批处理和流处理，具有容错性、高吞吐、低延迟等优势，本文简述flink的编程模型。 Flink 数据流编程模型 抽象级别 Flink提供了不同的抽象级别以开发流式或者批处理应用 ? Flink 提供的最高层级的抽象是 SQL 。这一层抽象在语法与表达能力上与 Table API 类似，但是是以 SQL查询表达式的形式表现程序。 Flink 程序与数据流结构 ? Flink 应用程序结构就是如上图所示： Source: 数据源，Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：基于本地集合的 source、基于文件的 source、基于网络套接字的
一、基础概念 在Flink架构体系中，有状态计算可以说是Flink非常重要的特性之一。 [image.png] 有状态计算是指: 在程序计算过程中，在Flink程序内部存储计算产生的中间结果，并提供给后续Function或算子计算结果使用。 ，例如事件的总数、总和以及最大，最小值等 机器学习场景，维护当前版本模型使用的参数 其他需要使用历史数据的计算 二、Flink状态编程 1、支持的状态类型 Flink根据数据集是否根据Key进行分区，将状态分为 另外一种是原生状态（Raw State）形式，由算子自己管理数据结构，当触发Checkpoint过程中，Flink并不知道状态数据内部的数据结构，只是将数据转换成bytes数据存储在Checkpoints 2、需求分析 本需求可以使用CEP来实现，但这里推荐使用process function原生的状态编程。 问题可以简化成: 在pay事件超时未发生的情况下,输出超时报警信息。
本文链接：https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/100591892 Apache Flink：数据流编程模型 | 从入门到精通 - 第 2 期（ 在动手部署和编程之前，学习Flink的数据流编程模型，可以建立起核心概念的全局架构。方便局部概念深入学习。 Apache Flink：数据流编程模型 ▾点击播放视频教程▾ ? https://www.bilibili.com/video/av66869896/ Flink的数据流编程模型(基于最新版flink1.9)，共包含的概念有：抽象层级，程序和数据流，并行数据流，窗口， 在实践中，很多应用程序不需要上述的低级抽象，而是针对Core APIs编程，如DataStream API（有界/无界流）和DataSet API（有界数据集）。 | 程序和数据流 Flink程序的基本构建块是流和转换。（请注意，Flink的DataSet API中使用的DataSet也是内部流 - 稍后会详细介绍。）
在大数据技术发展历程当中，Flink框架可以说是新一轮的热点技术框架，主打流批一体的计算模式，成为更适应当下需求的技术框架，因此再也技术领域得到更多的重视。 今天的大数据入门分享，我们主要来讲讲Flink框架的状态编程与容错机制。 流式计算，通常分为有状态和无状态两种情况： 无状态：无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。 Flink状态编程 Flink有很多算子，数据源source，数据存储sink都是有状态的，流中数据都是buffer records，会保存一定的元素或者元数据。 联合列表状态（Union list state）：将状态表示为一组数据的列表，它与常规列表的区别在于，在发生故障时，或者从保存点（savepoint）启动应用程序时如何恢复。 检查点是Flink最有价值的创新之一，因为它使得Flink可以保证exactly-once，并且不需要牺牲性能。 关于大数据入门，Flink状态编程与容错机制，以上就为大家做了简单的介绍了。
1 基本的 API 概念 Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序（例如，过滤，映射，更新状态，加入，分组，定义窗口，聚合）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。 根据数据源的类型，即有界或无界源，您可以编写批处理程序或流程序，其中 DataSet API用于批处理 DataStream API用于流式处理。 项目流程剖析 Flink程序看起来像是转换数据集合的常规程序。 Flink在准备执行程序时（当调用程序的主要方法时）需要类型信息。 Flink Java API尝试重建以各种方式丢弃的类型信息，并将其显式存储在数据集和运算符中。
0 相关源码 掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。 Flink 在流处理工程中支持不同的时间概念。 请注意，有时当事件时间程序实时处理实时数据时，它们将使用一些处理时间 算子操作，以确保它们及时进行。 3 摄取时间(Ingestion time) 事件进入Flink的时间. 以下示例显示了一个Flink程序，该程序在每小时时间窗口中聚合事件。窗口的行为适应时间特征。 我们重点介绍如何在Flink中执行窗口，以及程序员如何从其提供的函数中获益最大化。 注意注意，使用ProcessWindowFunction简单的聚合（例如count）是非常低效的 [07a8njutfd.png] 8 水印 推荐阅读 Flink流计算编程--watermark（水位线
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