1.分布式流处理基本模型

2.流应用开发步骤

3.数据类型

4. Connector

5. Execution environment

6. 参数传递

7.配置并⾏度

8.Watermark

9.Checkpoint

10.State

11. Data Source

11.1

11.2 自定义Source

1. 实现SourceFunction接⼝
   非并⾏化数据源
2. 实现ParallelSourceFunction接⼝
   并⾏数据源
3. 实现RichParallelSourceFunction接⼝
   RichParallelSourceFunction 会额外提供open和close⽅法,针对source中如果需要获取其他链接资源，那
   么可以在open⽅法中获取资源链接，在close中关闭资源链接

12.Transformations

• Map 对每个元素进⾏⼀定的变换后，映射为另⼀个元素
• Flatmap 将元素摊平，每个元素可以变为0个、1个、或者多个元素
• Filter 筛选
• keyBy 逻辑上将Stream根据指定的Key进⾏分区，是根据key的散列值进⾏分区的
• reduce是归并操作，它可以将KeyedStream 转变为 DataStream
• fold给定⼀个初始值，将各个元素逐个归并计算。它将KeyedStream转变为DataStream
• union可以将多个流合并到⼀个流中，以便对合并的流进⾏统⼀处理。是对多个流的⽔平拼接
• Join：根据指定的Key将两个流进⾏关联。
• coGroup：关联两个流，关联不上的也保留下来
• Split：将⼀个流拆分为多个流时间进⾏聚合或者其他条件对KeyedStream进⾏分组
• window:按
12.2 Transformations(Operate Function)

13.Window

13.1窗⼝处理函数

13.2 window /区间 Join

13.3 Data Sink