Flink实时流计算入门系列（一）

​阿里巴巴双11大屏在峰值期间可以承担每秒超过4.72亿次的访问，这是多高的访问量……为什么学习Flink？

这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门大数据计算框架，著名的Hadoop、Storm、Spark，他们都专注于各自的应用场景。

Spark掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。

Flink认为有界数据集是无界数据流的一种特例，所以说有界数据集也是一种数据流，事件流也是一种数据流。

在国外一些社区，有很多人将大数据的计算引擎分成了4 代，当然也有很多人不会认同。

• 第1代——Hadoop MapReduce

• 第2代——DAG框架（Tez） + MapReduce

• 第3代——Spark

• 第4代——Flink

随着业务场景的复杂程度增加、实时性能要求的提高，SparkStreaming微批次准实时计算在一定程度上满足不了业务需求，Flink在实时流计算的性能尤为显著，随着阿里的广泛使用，Flink已成为当前流计算领域的首选架。

快速入门 Flink 应用程序结构主要包含三部分,Source/Transformation/Sink

• 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、

• 打印输出、

• 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。

Flink批处理入门示例

Flink 做为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时的处理些实时数据流，实时的产生数据流结果，只要数据源源不断的过来，Flink 就能够一直计算下去。

通过flink来读取本地文件，实现单词统计功能，把统计结果写入本地文件中，体现flink的批处理。效果如下，左边为源文件，右边为统计结果

编程步骤：
一、建立maven项目，添加相关依赖

实现单词统计主要代码

object BathchFromFiles {

运行效果图：

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