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flink原理和基本功能是什么，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
具有时间边界的数据集，处理过程中数据一定会在某个时间内开始和结束。
数据只有开始没有边界。
SQL API支持批和流的计算。
Table API将内存中的DataStream和DataSet数据集在原有的基础上增加Schema信息，将数据类型统一抽象成表结构，然后通过Table API接口处理对应的数据集。
SQL API可以直接查询Table API注册表的数据。
Tabel API 提供大量接口如GroupByKey、Join等，并支持和DataStream和DataSet的相互转换。
有编程经验者使用，1.12版本开始DataStream处理流批数据，DataSet接口逐步废除。
Flink最底层接口，灵活性非常强，可实现复杂的流式计算逻辑，使用成本较高，一般企业级用户使用它进行二次开发或深度封装。
设定运行环境，支持动态（本地和线上）启动、本地启动、远程线上启动三种。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //指定处理方式批处理、流处理、自适应 env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);
指定数据源
DataSet<String> text = env.readTextFile("/path/to/file");操作数据集
DataSet<Tuple2<String, Integer>> counts =
text.flatMap(_.toLowerCase.split(" ")) //实行map转换
.filter(_.nonEmpty) //过滤控制
.map((_,1)) //执行map转换，转换为key-value
.keyBy(0) //按照指定第一个字段key进行分区，
.sum(1); //分区后按第二个字段求和指定结果输出
counts.writeAsCsv(outputPath, "\n", " ");
指定名称并触发
env.execute("Streaming Count");flink有丰富的数据类型支持，统一由TypeInformation定义。支持与java、scala任意数据类型转换。
BasicTypeInfo类型支持任意java基础类型和String类型。
TupleTypeInfo描述Tuple类型数据，2019年版本支持字段上线为25个。
CaseClassTypeInfo支持任意Scala Case class，包括Scala tuples，2019年支持最大字段数为22个。
PojoTypeInfo描述任意POJO类型，
POJO类必须是public修饰的非内部类。
POJO类必须含有默认空构造器
PoJO类所有字段必须是public，类型必须是flink支持的。
Value数据类型实现了org.apache.flink.types.Value，其中包含read()和write()两种序列化和反序列化操作。目前内建类型有IntValue、DoubleValue、StringValue。
scala中的List、Map、Either、Option、Try，java中Either，hadoop中Writable。
Flink作为新一代计算引擎，在实时计算领域有着及其重要的地位，同时也有这复杂的概念，时间窗口、水位线等，学习并理解成本不低。
看完上述内容，你们掌握flink原理和基本功能是什么的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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