快速起步的Apache Flink，远比我们看到的更强大，难怪阿里会选择它
最近因为工作需要，接触了大数据计算引擎Flink。
目前开源大数据计算引擎有很多选择，流计算如Storm,Flink,Kafka Stream等，批处理如Spark,Hive,Pig,Flink等。而同时支持流处理和批处理的计算引擎，只有两种选择：一个是Apache Spark，一个是Apache Flink。
据了解，基于Apache Flink在阿里巴巴搭建的平台于2016年正式上线，并从阿里巴巴的搜索和推荐这两大场景开始实现。目前阿里巴巴所有的业务，包括阿里巴巴所有子公司都采用了基于Flink搭建的实时计算平台。
关于Flink DataStream 常用算子 Map、FlatMap、Filter、KeyBy、Reduce，下面简单对其小结下：
1、FlatMap
举例，一行变多行，将一个句子(一行)分割成多个单词(多行)
输出结果：
4> xiao
5> ai
4> ai
5> kai
5> fa
2、Filter
过滤出需要的数据，可以做数据清洗
输出结果：
//2> UserOrder [userId=1, orderId=1001, itemId=1, itemNumber=1, price=10]
3、KeyBy
按指定的Key对数据重分区。将同一Key的数据放到同一个分区
分区结果和KeyBy下游算子的并行度强相关。如下游算子只有一个并行度,不管怎么分，都会分到一起。
对于POJO类型，KeyBy可以通过keyBy(fieldName)指定字段进行分区。
对于Tuple类型，KeyBy可以通过keyBy(fieldPosition)指定字段进行分区。
对于一般类型，如上, KeyBy可以通过keyBy(new KeySelector {...})指定字段进行分区。
输出结果：
//6> UserOrder [userId=1, orderId=1001, itemId=1, itemNumber=1, price=10]
//4> UserOrder [userId=3, orderId=1003, itemId=3, itemNumber=1, price=30]
//3> UserOrder [userId=2, orderId=1002, itemId=2, itemNumber=1, price=20]
//3> UserOrder [userId=2, orderId=1003, itemId=2, itemNumber=1, price=20]
4、Map
map可以理解为映射，对每个元素进行一定的变换后，映射为另一个元素。
输出结果
// 10> UserOrder [userId=2, orderId=1002, itemId=2, itemNumber=1, price=40]
// 11> UserOrder [userId=3, orderId=1003, itemId=3, itemNumber=1, price=60]
// 9> UserOrder [userId=1, orderId=1001, itemId=1, itemNumber=1, price=20]
5、Reduce
基于ReduceFunction进行滚动聚合
Reduce: 基于ReduceFunction进行滚动聚合，并向下游算子输出每次滚动聚合后的结果。注意: Reduce会输出每一次滚动聚合的结果。
快速起步的Apache Flink，这远比我们看到的更强大，难怪阿里当初会选择它。
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作者：洪生鹏 技术交流、媒体合作、品牌宣传请加作者微信: hsp-88ios
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