flink原理和基本功能是什么，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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有界与无界

有界数据集

• 具有时间边界的数据集，处理过程中数据一定会在某个时间内开始和结束。

无界数据集

• 数据只有开始没有边界。

flink接口结构

FLink SQL

• SQL API支持批和流的计算。

Flink Table

• Table API将内存中的DataStream和DataSet数据集在原有的基础上增加Schema信息，将数据类型统一抽象成表结构，然后通过Table API接口处理对应的数据集。

• SQL API可以直接查询Table API注册表的数据。

• Tabel API 提供大量接口如GroupByKey、Join等，并支持和DataStream和DataSet的相互转换。

DataStream

• 有编程经验者使用，1.12版本开始DataStream处理流批数据，DataSet接口逐步废除。

Stateful Stream Processing API

• Flink最底层接口，灵活性非常强，可实现复杂的流式计算逻辑，使用成本较高，一般企业级用户使用它进行二次开发或深度封装。

程序结构 DataStream API

1. 设定运行环境，支持动态（本地和线上）启动、本地启动、远程线上启动三种。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//指定处理方式批处理、流处理、自适应
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

2. 指定数据源

DataSet text = env.readTextFile("/path/to/file");

3. 操作数据集

DataSet> counts =
        text.flatMap(_.toLowerCase.split(" ")) //实行map转换
        .filter(_.nonEmpty)  //过滤控制
        .map((_,1)) //执行map转换，转换为key-value 
        .keyBy(0)  //按照指定第一个字段key进行分区，
        .sum(1); //分区后按第二个字段求和

4. 指定结果输出

counts.writeAsCsv(outputPath, "\n", " ");

5. 指定名称并触发

 env.execute("Streaming Count");

数据类型

• flink有丰富的数据类型支持，统一由TypeInformation定义。支持与java、scala任意数据类型转换。

原生数据类型

• BasicTypeInfo类型支持任意java基础类型和String类型。

java Tuples

• TupleTypeInfo描述Tuple类型数据，2019年版本支持字段上线为25个。

scala Case class

• CaseClassTypeInfo支持任意Scala Case class，包括Scala tuples，2019年支持最大字段数为22个。

POJOs类型

• PojoTypeInfo描述任意POJO类型，

• POJO类必须是public修饰的非内部类。

• POJO类必须含有默认空构造器

• PoJO类所有字段必须是public，类型必须是flink支持的。

Flink Value类型

• Value数据类型实现了org.apache.flink.types.Value，其中包含read()和write()两种序列化和反序列化操作。目前内建类型有IntValue、DoubleValue、StringValue。

特殊数据类型

• scala中的List、Map、Either、Option、Try，java中Either，hadoop中Writable。

Flink作为新一代计算引擎，在实时计算领域有着及其重要的地位，同时也有这复杂的概念，时间窗口、水位线等，学习并理解成本不低。

看完上述内容，你们掌握flink原理和基本功能是什么的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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