什么是flink？ 刚接触这个词的同学 可能会觉得比较难懂，网上搜教程 也是一套一套的官话， 如果大家熟悉stream流，那或许会比较好理解 就是流式处理。博主也是刚学习，简单做了个入门小结,后续学习 文章也会不断完善

通俗解释什么是flink及其应用场景

flink是一个流式处理框架，且高性能。说通俗点就是把数据转成流的形式进行处理，可以在多进程中执行，而且是分布式架构 支持集群部署

那么实际应用场景是怎么样的呢？还是通俗点举例，我们可以将文本文件中的内容，通过flink流式读取、统计等操作，这是最基础的操作；也可以监听服务器端口，不断从端口获取数据 并进行处理；还可以把消息队列中的消息进行读取； 此外，用于IOT场景也是没有问题的。比如某社交网站，要实时统计点赞排行榜，就可以通过flink进行处理。换句话说，有数据的地方，都可以用flink处理。

flink是基于内存的，所以高效；
与大多数组件一样，内存不安全，所以会有持久化的功能 checkPoint
flink本身就是为大数据服务的，所以避免宕机风险 能够支持集群部署

当然 杀鸡焉用牛刀 ，flink一般是在大数据量的情况下，才会使用的。

flink处理流程及核心API

在此之前，我们看看在flink出现之前的上一代架构：

批处理：有序 低速
流处理：无序 高速
lambda架构是有两套处理方式的，而flink的出现，可以实现批流处理。

flink的四层API

• 流处理和批处理 都是基于DataStream和DataSet
• 早期flink批处理都是基于DataSet API ,在1.12版本开始 统一使用 DataStream 就可实现批流处理
  

flink代码快速入门

下面快速入门 在springboot环境中flink的应用 , 注意导包不要导错了。
我们的demo业务场景是 统计words.txt中 每个单词出现的次数。

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.AggregateOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.FlatMapOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.UnsortedGrouping;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.PostConstruct;

/**
 * DataSet API 批处理 (有序 低速)
 *
 */

/**
 * flink 分层api
 *
 *   SQL                          最高层语言
 *   table API                   声明式领域专用语言
 *   DataStream / DataSet API   核心Apis
 *   (流处理和批处理 基于这两者  早期flink批处理都是基于DataSet API  在1.12版本开始 统一使用 DataStream 就可实现批流处理)
 *   有状态流处理                 底层APIs
 */
@RestController
public class DataSetAPIBatchWordCount {

    @PostConstruct
    public void test() throws Exception {
        // 1. 创建一个执行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2. 从文件中读取数据
        // 继承自Operator  Operator 继承自DataSet ,  DataSource基于DataSet
        DataSource<String> lineDataSource = env.readTextFile("input/words.txt");

        // 3. 逻辑处理： 将每行数据进行分词 转换成二元组类型
        FlatMapOperator<String, Tuple2<String, Long>> wordAndOneTuple = lineDataSource.flatMap(
                // 将每行打散 放到一个收集器里
                (String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) -> {
                    // 将一行文本进行分词
                    String[] words = line.split(" ");
                    // 将每个单词转换成二元组分组
                    for (String word : words) {
                        // 每来一个单词 计数1
                        out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
                    }
                    // 因为有泛型擦除 所以需要指定回类型
                }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));

        // 4. 按照word进行分组 groupBy可以传入索引位置 0表示索引 of(word 0)
        UnsortedGrouping<Tuple2<String, Long>> wordAndOneGroup = wordAndOneTuple.groupBy(0);

        // 5. 分组内 进行累加 1表示索引 of(word 索引0 , 1L 索引1);
        AggregateOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneGroup.sum(1);

        // 6. 打印输出
        sum.print();


    }


}

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.PostConstruct;

/**
 * DataStream API 批处理
 * (启动jar包时 指定模式)
 */
@RestController
public class DataStreamAPIBatchWordCount {

    @PostConstruct
    public void test() throws Exception {

        // 1. 创建流式的执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2. 读取文件 (有界流)
        DataStreamSource<String> lineDataStreamSource = env.readTextFile("input/words.txt");

        // 3. 转换计算
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordAndOneTuple = lineDataStreamSource.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) -> {
            String[] words = line.split(" ");
            for (String word : words) {
                out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));

        // 4. 分组操作  wordAndOneTuple.keyBy(0) 根据0索引位置分组
        KeyedStream<Tuple2<String, Long>, String> wordAndOneKeyedStream = wordAndOneTuple.keyBy(item -> item.f0);

        // 5. 求和
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneKeyedStream.sum(1);

        // 6. 打印
        sum.print();

        // 7. 启动执行 上面步骤只是定义了流的执行流程
        env.execute();

        // 数字表示子任务编号 (默认是cpu的核心数 同一个词会出现在同一个子任务上进行叠加)
//        3> (java,1)
//        9> (test,1)
//        5> (hello,1)
//        3> (java,2)
//        5> (hello,2)
//        9> (test,2)
//        9> (world,1)
//        9> (test,3)


    }
}

文本文件位于根目录的input目录下

test
hello test
world
hello java
java
test

运行：启动application中的main方法即可

flink重要概念

JobManger
TaskManger

JobManger是调度中心，将客户端的数据收集成任务，分发给TaskManger执行，
TaskManger是真正执行任务的地方。
JobManger可以理解为master, TaskManger可以理解为worker (slaver)