您是如何使用 Flink 实现数据流式处理的？

使用Flink实现数据流式处理

1 介绍

数据流式处理指运用流式编程模型对数据进行实时的捕获、处理和转换，其中每一条数据都会按照时间顺序流动，采取一致的操作，最终生成输出。它是数据分析的一种高效方式，可以实时保存、处理、分析，并产生实时输出。

2 Flink入门

1.概述
  Apache Flink是一个开源的流处理框架，用于处理实时和批量数据，其特点在于能够将代码转换为优化的执行计划，以便获得较高的性能。其设计使开发者可以将任务分解成一系列"事件"，这些事件可以在任何Flink运行环境中执行，包括集群模式，也可以在本地单线程模式中执行（对于小任务）
2.特点
   1）支持实时处理：Flink使用称为DataStream API的配置文件可以配置和整合实时和批量数据源，而且可以在节点阶段和流阶段并行处理数据；
   2）支持处理图模式：它提供了使用分级拓扑模型组织流式算法，代码和数据的结构化方法；
   3）支持快速迭代：它允许用户以低成本，快速可靠地进行迭代开发，可以实现快速评估和验证；
   4）支持缩放：用户可以根据实际需要调整Flink的集群大小，以配置扩展的计算资源，自动负载平衡以及内存和I/O的优化；
   5）支持多种语言整合：它支持Java和Scala，还可以通过Flink API与Python或SQL平台整合；

3 Flink应用中的实现

1.建立Flink程序
   首先，我们可以创建一个 Flink 程序，将数据流映射到用户自定义函数。输入和输出类型可以是任何基本类型或自定义类型。Flink 支持多种编程模式，比如 Java 8 流式特性，任何经典的基于记录的编程模式以及功能式编程，像 Scala 和 Python 。
2.开发Flink应用
   为了开发应用程序，我们首先需要创建一个 Flink 项目，然后定义一个 Flink 作业，接着实现这个作业，最后将作业编译为一个 jar 包，提交给 Flink 执行器运行。
   例如，我们想实现一个算法，统计来自数据流的键，并将它们与之前通过该数据流传送的键进行比较。我们可以使用 Flink 的 DataStream API 将输入流映射到一个 MapFunction，这个 MapFunction 对输入字符串中包含的键值对做出响应，并将其转换成一个特定的输出类型，然后将它们放入一个数据流中。
3.启动作业
   接下来，我们可以利用 Flink 的提交工具来提交我们刚刚编写好的作业到 Flink 执行器中运行，Flink 提交工具的启动指令如下：bin/flink run -c class myApp.jar 【myApp.jar 为你 build 出来的 jar 包】然后 Flink 执行器就会开始运行传入的作业。

最后，可以使用 Flink 的 Web 界面查看作业运行时间，计算吞吐量，作业状态，等等。它也可以提供各种用户性能指标，以帮助用户调优系统。