Flink入门之概念介绍（一）
Flink作为近几年甚是火爆的数据实时处理框架，吸引了一大批程序员的学习，更是凭借着流批一体化，高效实时数据计算，尤其是在数据量特别大的情况下，每秒钟的数据处理量高达7TB，受到了一大批企业的青睐，纷纷将Flink作为日常实时计算的核心。
对于我们大数据程序员来说，掌握Flink也是我们的基本技能，尤其是现在的很多企业，对于实时的要求越来越高，所以在这里，我将学习Flink的全部过程记录下来，一方面给大家做一个参考，另外一方面也算是技术沉淀。
这里我学习Flink用的是Java语言，版本是1.12，当然用Scala语言也可以，不过Scala语言的门槛相对来说高一些，我们不用纠结用哪门语言，适合自己的就是最好的。
好了，废话不多说，直接开始吧。
既然学习Flink，那什么是Flink？能用来干嘛？想必对于不熟悉的小伙伴一头雾水，这里给大家简单介绍一下，有不足之处，还望指正。
Flink是一个实时数据计算框架，所谓的实时，就是当数据产生的时候，就能立马接收到数据，对数据进行逻辑计算，输出结果，尤其是数据量特别大的时候效果特别显著。比如说大家熟知的阿里双十一，每个用户下单购买产生的数据，通过相应的业务逻辑计算，将成交额成交量实时的显示在大屏幕上。截止几点成交量多少，成交额多少，就可以通过Flink计算得来。
Flink另外一个重要的作用就是流批一体化，什么是流批一体化？如果把数据比如长江黄河的话，一条一条的数据就像长江黄河里面的水，数据来一条处理一条，源源不断，实时接收，实时计算，没有头也没有尾，这个就是流，至于批就是一定量的数据作为一个批次，统一进行处理。不像流一样，数据来一条处理一条，这就是Flink的厉害之处。
哪能用来干什么？既然是实时计算，当然是用在对实时性要求比较高的场景，那我们公司的业务场景来说，线下的各个门店举办促销活动，在进行会员卡销售的时候，就会进行PK，截止到12点或者18点，每个门店的销售额是多少？销售量是多少？是否进行了折扣？折扣力度是多少？都要在这一刻进行汇总计算，然后将计算结果以报表的形式给到运营，这个就对实时性要求比较高，就会用到Flink。
看到这里，或许你就会明白Flink具体是用来干嘛的。当然这只是Flink的冰山一角，里面具体的细节，我会在接下来的过程中一一为大家讲解。
Flink的官网上有这样的一句介绍，Flink是数据流上有状态的计算？
第一个概念，什么是有状态的计算？
通俗的话讲，就是历史的数据，不管是数据整体，还是数据结果，比如说我们在处理第十条数据的时候，需要用到第一条数据，这个时候怎么办？那就保存下来，不管是保存在内存还是磁盘，保存下来的数据就叫做状态。
而在Flink中，所有的算子都可以有状态，哪怕只是一个普通的Map操作，都可以有状态。当然如果你只是做一个简单的转换操作，不需要用到状态，也是可以的。
Flink是事件驱动型应用，他是一种有状态的应用。
第二个概念，什么是事件驱动型？有状态的上面已经说过了，这里不再强调。
在说Flink之前，回顾一下Spark，Spark是以时间驱动的，当数据源有数据的数据就处理数据，如果没有数据的话，Spark依然会进行数据处理，只不过没有数据罢了，具体可以通过print打印时间戳来验证，当有数据的时候，就会打印数据，没有数据的时候，依然会一个空的时间戳，说明Spark是通过时间的方式来处理数据。
所谓的事件驱动就是一条一条的数据，Flink将读取过来的数据封装成了一个Event，来一条处理一条，来一条处理一条。当源头有数据的时候就进行计算，没有数据的时候就不计算，就停了，不浪费资源。这也是跟Spark最大的一个区别，也是最本身的一个区别。
第三个概念，流与批的世界观，什么是流？什么是批？上面已经说过了，这里不再赘述，这里只是简单的总结一下两者的特点。
批处理的特点是数据是有限的，而且数据量大，一般用作离线场景。
流处理的特点是数据是无限的，只有开头，没有结束，而且是实时的，对系统中传递过来的数据进行实时计算，通常用作实时统计。
第四个概念，有界流，无界流
无界流，数据有开头，没有结尾，不停的有数据过来，过来了之后就要进行处理。
有界流，数据有开头有结尾，有明确的开始和结束。有界流的处理也叫批处理。
第五个概念，分层API
Flink提供了最核心的编程分层API，从下到上分别是，最底层的状态流处理process，核心API DataStream和DatsSet，TableAPI以及SQL。从上往下，功能越来越强大，可以处理复杂的业务。
当然还有其他的概念，比如说窗口函数、Exactly-Once语义、CEP复杂事件处理、水位线、侧输出流等等，我会在后续的学习中一一为大家讲解。
有兴趣的可以关注公众号：bigdata_world
