说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：
Flink大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz
1. 快速生成Flink项目
1.推荐开发工具
idea+maven+git
2.推荐开发语言
Java或者Scala
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/java_api_quickstart.html
3.Flink项目构建步骤
1）通过maven构建Flink项目
这里我们选择构建1.6.2版本的Flink项目，打开终端输入如下命令：
mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.apache.flink -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java -DarchetypeVersion=1.6.2
项目构建过程中需要输入groupId，artifactId，version和package
然后输入y确认
然后显示Maven项目构建成功
2）打开IDEA导入Flink 构建的maven项目
打开IDEA开发工具，点击open选项
选择刚刚创建的Flink项目
IDEA打开Flink项目
2. Flink Batch版WordCount
新建一个batch package
打开github Flink源码，将批处理WordCount代码copy到batch包下。
打开批处理WordCount代码：
右键选择run，运行Flink批处理WordCount，运行结果如下所示：
3. Flink Stream版WordCount
同样，流处理我们也单独创建一个包stream
打开github Flink源码，将流处理WordCount代码copy到stream包下。
打开流处理WordCount代码：
右键选择run，运行Flink流处理WordCount，运行结果如下所示：
（3）Flink核心概念与编程模型
1. Flink分层架构
1.1 Flink生态之核心组件栈
大家回顾一下Flink生态圈中的核心组件栈即可，前面已经详细讲过，这里就不再赘叙。
1.2 Flink分层架构
Flink一共分为四个层级，具体如下图所示：
Flink 最下面的一层API为Stateful Stream Processing，它是Flink最底层的API，控制更灵活但一般很少使用。然后上面一层就是Flink Core（核心）API，它包含DataStream和DataSet API，应用层的用户经常使用 Core API。然后再上面一层就是 Table API，它相当于在Core API中可以定义数据的Table结构，可以做table操作。最上面一层就是SQL 操作，用户可以直接使用SQL语句对数据处理，更简单更方便。
注意：越底层的API越灵活，但越复杂。越上层的API越轻便，但灵活性差。
- Stateful Stream Processing
a）它位于最底层，是Core API 的底层实现。
b）它是嵌入到Stream流里面的处理函数（processFunction）。
c）当Core API满足不了用户需求，可以利用低阶API构建一些新的组件或者算子。
d）它虽然灵活性高，但开发比较复杂，需要具备一定的编码能力。
- Core API
a） DataSet API 是批处理API，处理有限的数据集。
b） DataStream API是流处理API，处理无限的数据集。
- Table API & SQL
a）SQL 构建在Table 之上，都需要构建Table 环境。
b）不同的类型的Table 构建不同的Table 环境中。
c）Table 可以与DataStream或者DataSet进行相互转换。
d）Streaming SQL不同于存储的SQL，最终会转化为流式执行计划。
1.3Flink DataFlow
Flink DataFlow基本套路：先创建Data Source读取数据，然后对数据进行转化操作，然后创建DataSink对数据输出。
结合代码和示意图理解DataFlow
Flink DataFlow 基本套路如下所示：
步骤1：构建计算环境(决定采用哪种计算执行方式)
步骤2：创建Source(可以多个数据源)
步骤3：对数据进行不同方式的转换(提供了丰富的算子)
步骤4：对结果的数据进行Sink(可以输出到多个地方)
并行化DataFlow
从上图可以看出Source的并行度为2，它们可以并行运行在不同的节点上。Map的并行度也为2，source读取数据后做Stream Partition操作，source1将数据交给map1，source2将数据交给map2。keyBy（或者window等）的并行度为2，map处理后的数据需要经过shuffle操作，然后交给keyBy进行分组统计。Sink的并行度为1，keyBy最后分组统计后的数据交给sink，将数据进行输出操作。
算子间数据传递模式
从上图可以看出，Flink算子间的数据传递模式大概分为两种：
1.One-to-one streams：保持元素的分区和顺序，比如数据做map操作。
2.Redistributing streams： 它会改变流的分区，重新分区策略取决于使用的算子
keyBy() (re-partitions by hashing the key) ：根据hash key对数据重新分区。
broadcast()：即为广播操作，比如map1有100条数据，发送给keyBy1是100条数据，发给keyBy2也是100条数据。
rebalance() (which re-partitions randomly)：即随机打散，数据随机分区发送给下游操作。
2. Windows
前面我们已经了解了Flink的Stream流处理和Batch批处理，那么我们这里讲的Windows操作是对一段数据进行操作，它可以按照固定数据量进行Windows操作，也可以按照固定时间进行windows操作，它是Stream 流处理所特有的窗口操作。
Flink Windows操作的类型大概分为以下几类：
- Count Windows
顾名思义，是按照Events的数量进行操作，比如每3个Event做一次windows操作。
- Time Windows
基于时间长度进行Windows操作
a） Tumbling Windows：即翻滚窗口，不会重叠，比如每隔3s操作一次。
b） Sliding Windows：即滑动窗口，有重叠，比如窗口大小为3s，每次向前滑动1s。
c） Session Windows：类似于Web编程里的Session，以不活动间隙作为窗口进行操作，比如每10s内没有活动，就会做一次Windows操作。
- 自定义Windows
当Flink内置的windows不能满足用户的需求，我们可以自定义Windows操作。
