Flink需要掌握的基本概念：
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流处理和批处理：Flink可以用于实时流处理和离线批处理。流处理通常是连续、无限制的数据流，而批处理是一组数据，通常是先进行收集，再进行处理。
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数据集和数据流：Flink中的数据被组织成数据集和数据流两种形式。数据集是有限的、离线的数据，可以被分割成块。数据流是无限的、连续的数据，可以持续生成，也可以经过转换后被输出。
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任务图（JobGraph）：将一个Flink程序看作是一个或多个任务组成的有向无环图，其中每个任务负责处理一个或多个输入数据流（也可能没有输入），并生成一个或多个输出数据流。任务图描述了任务之间的依赖关系，以及在执行期间如何将任务调度在不同的机器上。
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窗口（Window）：窗口是对数据流的一种有限大小的分区。可以指定不同的窗口类型和大小，例如滚动时间窗口、滑动计数窗口等，以便按时间或计数等方式处理流数据。
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状态管理和容错：由于Flink通常用于处理大规模数据，因此应该进行容错管理。Flink提供了多种机制实现状态的管理和容错，例如持久化状态、检查点、重播等机制。
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数据源和数据接收器：Flink支持从多种数据源中接收输入，并将处理结果发送到多种数据接收器中。它可以与各种数据存储系统集成，包括Kafka、Hadoop、Cassandra、Elasticsearch等。
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任务管理与部署：Flink使用分布式计算方式，Flink中的任务被分割为子任务并在不同的机器上运行。Flink提供了多种部署模式，例如本地模式、YARN/Hadoop模式、Kubernetes模式等。
以上是理解Flink的关键概念，掌握它们将有助于理解Flink的原理和运作方式。
Flink程序的核心类包括以下几个：
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StreamExecutionEnvironment：它是Flink中的主程序入口，负责整个应用程序的配置和执行。它可以用来设置应用程序的并行度、任务链等参数，创建数据源和接收器，以及定义事件时间和水印等时间属性。常见的方法有getExecutionEnvironment（创造一个新的执行环境）和fromElements（从给定元素列表中创建数据流）。
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DataStream：它代表一个数据流，Flink将其理解为一个无限的流。它可以从数据源中获取输入数据，经过多次转换后生成结果，然后输出到数据接收器中。常见的方法有filter（筛选满足特定条件的数据）、map（将输入数据通过一定的映射转换为输出数据）、keyBy（将数据进行分区）等。
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KeyedStream：它是一个特定的DataStream，表示已经根据某个关键字进行了分组。它在流处理中是非常重要的，可以将不同的事件数据分配到不同的处理线程中进行处理，提高了处理的并行度。常见的方法有window（指定窗口操作）、reduce（使用给定的reduce函数来组合数据流中的元素）等。
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WindowedStream：它是对分组后的数据流进行窗口操作的类，将一个无限的数据流分割成有界的数据窗口，以便进行聚合或其他操作。常见的方法有timeWindow（根据事件时间将数据流划分为固定大小的时间窗口）、countWindow（根据记录数将数据流划分为固定大小的计数窗口）等。
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SinkFunction：它表示将DataStream中处理结果发送到其他系统或数据存储设备中的类。常见的 SinkFunction 有writeAsText（将数据写入文本文件中）、addSink（将结果输出到Socket或Kafka等外部存储系统）等。
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SourceFunction：它表示输入数据源的类。Flink使用SourceFunction将数据源抽象为一个数据流，然后传递给DataStream通过转换后输出。常见的 SourceFunction 有从文件、socket、Kafka等读取数据的方法。
这些是Flink中最常用的核心类，每个类都有不同的方法和属性，可用于定义数据流处理流程。通过理解这些核心类，基本可以设计和构建基本的流处理应用程序。
