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。数据集类型无穷数据集无穷的持续集成的数据集合有界数据集有限不会改变的数据集合常见的无穷数据集有用户与客户端的实时交互数据应用实时产生的日志金融市场的实时交易记录…数据运算模型有哪些呢流式只要数据一直在生产计算就持续地运行批处理在预先定义的时间内运行计算当完成时候释放计算机资源Flink它可以处理有界的数据集也可以处理无界的数据集它可以流式的处理数据也可以批量的处理数据。Flink是什么从下至上1、部署Flink 支持本地运行、能在独立集群或者在被 YARN 或 Mesos 管理的集群上运行 也能部署在云上。2、运行Flink 的核心是分布式流式数据引擎意味着数据以一次一个事件的形式被处理。3、APIDataStream、DataSet、Table、SQL API。4、扩展库Flink 还包括用于复杂事件处理机器学习图形处理和 Apache Storm 兼容性的专用代码库。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最底层提供了有状态流它将通过过程函数嵌入到DataStream API中它允许用户可以自由地处理来自一个或者多个流数据的事件并使用一致、容错的状态。除此之外用户可以注册事件时间和处理事件回调从而使程序可以实现复杂的计算。DataStream / DataSet API 是 Flink 提供的核心 API DataSet 处理有界的数据集DataStream 处理有界或者无界的数据流。用户可以通过各种方法map / flatmap / window / keyby / sum / max / min / avg / join 等将数据进行转换 / 计算。Table API 是以 表 为中心的声明式 DSL其中表可能会动态变化在表达流数据时。Table API 提供了例如 select、project、join、group-by、aggregate 等操作使用起来却更加简洁代码量更少。你可以在表与 DataStream/DataSet 之间无缝切换也允许程序将 Table API 与 DataStream 以及 DataSet 混合使用。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。SQL 抽象与 Table API 交互密切同时 SQL 查询可以直接在 Table API 定义的表上执行。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 source、自定义的 source。自定义的 source 常见的有 Apache kafka、Amazon Kinesis Streams、RabbitMQ、Twitter Streaming API、Apache NiFi 等当然你也可以定义自己的 source。Transformation数据转换的各种操作有 Map / FlatMap / Filter / KeyBy / Reduce / Fold / Aggregations / Window / WindowAll / Union / Window join / Split / Select / Project 等操作很多可以将数据转换计算成你想要的数据。Sink接收器Flink 将转换计算后的数据发送的地点 你可能需要存储下来Flink 常见的 Sink 大概有如下几类写入文件、打印出来、写入 socket 、自定义的 sink 。自定义的 sink 常见的有 Apache kafka、RabbitMQ、MySQL、ElasticSearch、Apache Cassandra、Hadoop FileSystem 等同理你也可以定义自己的 sink。