flink学习资料，可供参考

标题中的“flink学习资料，可供参考”表明本文将探讨Apache Flink这一开源流处理框架，而描述中的“想学习FLINK的可以看一看”则暗示了内容可能包括基础概念、编程模型以及示例代码，适合初学者入门。标签“JAVA”提示我们将重点介绍Flink与Java的交互。 一、Flink简介和编程模型 Apache Flink是一个用于处理无界和有界数据的开源流处理框架，其核心是数据流模型，支持流处理和批处理两种模式。Flink用Java编写，并提供了Scala API，以适应不同开发者的需求。开发Flink应用，需要JDK8或以上版本，Maven版本应为3.0.4或更高。数据流（Dataflows）是Flink处理的基本单元，它们在并行环境中执行。Task和算子链是数据流的执行实体，JobManager负责协调整个分布式执行，调度任务，管理checkpoint和故障恢复，而TaskManager则是实际执行任务的工作者节点，负责缓冲和交换数据。 二、Flink运行时架构 Flink的运行时包括JobManager和TaskManager两种进程。JobManager作为master，负责全局调度和故障恢复，可以有多个，但只有一个作为Leader。TaskManager是worker，执行数据流任务。此外，客户端（clients）负责向JobManager提交数据流，然后可以断开连接或保持连接。TaskManager上的TaskSlots决定了并行度，每个TaskManager的内存资源会被均等分配到每个TaskSlot，以确保任务的独立执行。 三、Flink批处理 在Flink中，批处理是流处理的一种特殊形式。以下是一个简单的WordCount批处理示例： 通过`ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()`获取执行环境，这是所有Flink程序的起点。接着，`env.readTextFile()`读取输入文件，这里假设是单词列表。 然后，使用`flatMap`操作符对输入数据进行拆分，将每一行字符串分割成单独的单词。 接下来，`map`操作符将每个单词转换为`(word, 1)`的元组，表示每个单词出现一次。 之后，`groupBy`操作按单词进行分组，`sum`操作对每个分组的计数值求和，得到每个单词的总数。 总结，这个批处理流程展示了Flink如何通过简单的API实现数据处理，包括数据读取、转换和聚合，体现了Flink批处理的高效性和易用性。 了解这些基本概念后，学习者可以进一步深入Flink的窗口、状态管理、检查点、容错机制以及如何部署到不同的集群环境，如standalone、Yarn或Mesos，以掌握更高级的流处理和批处理应用。