Flink 中的 API 

Flink 为流式/批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象。

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  • Flink API 最底层的抽象为有状态实时流处理。其抽象实现是 Process Function，并且 Process Function 被 Flink 框架集成到了 DataStream API 中来为我们使用。它允许用户在应用程序中自由地处理来自单流或多流的事件（数据），并提供具有全局一致性和容错保障的状态。此外，用户可以在此层抽象中注册事件时间（event time）和处理时间（processing time）回调方法，从而允许程序可以实现复杂计算。
  • Flink API 第二层抽象是 Core APIs。实际上，许多应用程序不需要使用到上述最底层抽象的 API，而是可以使用 Core APIs 进行编程：其中包含 DataStream API（应用于有界/无界数据流场景）和 DataSet API（应用于有界数据集场景）两部分。Core APIs 提供的流式 API（Fluent API）为数据处理提供了通用的模块组件，例如各种形式的用户自定义转换（transformations）、联接（joins）、聚合（aggregations）、窗口（windows）和状态（state）操作等。此层 API 中处理的数据类型在每种编程语言中都有其对应的类。Process Function 这类底层抽象和 DataStream API 的相互集成使得用户可以选择使用更底层的抽象 API 来实现自己的需求。DataSet API 还额外提供了一些原语，比如循环/迭代（loop/iteration）操作。
  • Flink API 第三层抽象是 Table API。Table API 是以表（Table）为中心的声明式编程（DSL）API，例如在流式数据场景下，它可以表示一张正在动态改变的表。Table API 遵循（扩展）关系模型：即表拥有 schema（类似于关系型数据库中的 schema），并且 Table API 也提供了类似于关系模型中的操作，比如 select、project、join、group-by 和 aggregate 等。Table API 程序是以声明的方式定义应执行的逻辑操作，而不是确切地指定程序应该执行的代码。尽管 Table API 使用起来很简洁并且可以由各种类型的用户自定义函数扩展功能，但还是比 Core API 的表达能力差。此外，Table API 程序在执行之前还会使用优化器中的优化规则对用户编写的表达式进行优化。表和 DataStream/DataSet 可以进行无缝切换，Flink 允许用户在编写应用程序时将 Table API 与 DataStream/DataSet API 混合使用。
  • Flink API 最顶层抽象是 SQL。这层抽象在语义和程序表达式上都类似于 Table API，但是其程序实现都是 SQL 查询表达式。SQL 抽象与 Table API 抽象之间的关联是非常紧密的，并且 SQL 查询语句可以在 Table API 中定义的表上执行。
  • 对于我们开发者来说，大多数应用程序不需要上图中的最低级别的 Low-level 抽象，而是针对 Core API 编程， 比如 DataStream API（有界/无界流）和 DataSet API （有界数据集）。这些流畅的 API 提供了用于数据处理的通用构建块，比如各种形式用户指定的转换、连接、聚合、窗口、状态等。
    Table API 和 SQL 是 Flink 提供的更为高级的 API 操作，Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。

DataStream/DataSet API

     我们在前面的课时中讲过 Flink 的编程模型，对于 DataSet 而言，Source 部分来源于文件、表或者 Java 集合；而 DataStream 的 Source 部分则一般是消息中间件比如 Kafka 等。

      DataStream API应用于有界/无界数据流场景； DataSet API应用于有界数据集场景。

Flink编程模型

     Flink 程序的基础构建模块是流（Streams）和转换（Transformations），每一个数据流起始于一个或多个 Source，并终止于一个或多个 Sink。即Flink程序主要面向流以及对其的转换来编写代码。

Flink programs look like regular programs that transform DataStreams. Each program consists of the same basic parts:

  1. Obtain an execution environment,创建 Flink 的上下文运行环境
  2. Load/create the initial data,
  3. Specify transformations on this data。常见算子参考官网。
  4. Specify where to put the results of your computations,
  5. Trigger the program execution

 Flink学习

Flink官网安装 官网可以查看更详细的API、示例

Flink从入门到入土（详细教程） 详细开发步骤

MQTT+Flink实现实时消息的订阅与发布