Apache Flink 的数据流编程模型
抽象层次
Flink 为开发流式应用和批式应用设计了不同的抽象层次
状态化的流
抽象层次的最底层是状态化的流，它通过 ProcessFunction 嵌入到 DataStream API 中，允许用户自由地处理来自一个或多个流的事件（event）以及使用一致的容错状态
此外，用户可以注册事件时间并处理时间回调（callback），这使得程序可以处理更复杂的计算
核心 API
大多数情况下用户不直接在上面描述的这种低的抽象层面上编程，取而代之的是使用所谓的核心 API，包括可以处理 Unbounded 和 Bounded 流的 DataStream API 和处理 Bounded 数据集的 DataSet API
这些 API 提供了数据处理通用的构建手段，包括用户定义的各种类型的转换（transformation），连接（join），聚合（aggregation），Windows 和状态等，经由这些 API 处理的数据类型被表示为所使用的编程语言中的类（class）
低抽象层次的处理函数被整合到 DataStream API 中以实现对特定操作的精细处理
DataSet API 为 Bounded 数据集提供了额外的原语（primitive），包括循环（loop）和迭代（iteration）
Table API
Table API 是处理表的一种 DSL，表代表着流，而Table API 可以动态地修改表
Table API 使用扩展的关系模型，表关联着模式，就像关系数据库中的表一样，API 提供了对应的操作，包括 select，project，join，group-by 和 aggregate 等等
Table API 写成的程序使用声明式的语法指示操作应该在逻辑上怎么运行，而不是具体地指定操作应该怎么应用
虽然 Table API 可以通过用户定义的函数进行拓展，但它的表达能力还是比不上核心 API，不过 Table API 的优点在于使用起来非常简洁，此外，Table API 写成的程序在执行前会被特定的优化器优化
Table API 和 DataStream/DataSet API 可以混用，这是因为，由于对偶性，表和 DataStream/DataSet 可以无缝地转换
SQL
Flink 提供的最高抽象层次是 SQL，这层抽象在语义和表现上都类似于 Table API，但是语法上表现为 SQL 语句
SQL 抽象和 Table API 密切关联，并且 SQL 查询可以在 Table API 定义的表上进行
程序与数据流
Flink 程序的基本块包括流（stream）和转换（transformation），即使是使用 DataSet API 操作的 DataSet，在内部也表现为流
从概念上说，流（stream）是源源不断的数据记录流（flow），转换（transformation）是接收若干个流为输入，产生若干个流为输出的操作，程序中的转换通常和流中的转换操作一一对应，但也可能对应多个转换操作
Flink 程序在执行时被映射为 Streaming Dataflow，包括流（stream）和转换操作（transformation operator），每个数据流开始于若干个源（source）并结束于若干个汇（sink）
数据流表现为任意有向无环图（DAG），虽然通过迭代结构可以产生一些环，但是简单起见我们可以不太在意它
并行的数据流
Flink 的程序自动地是并行的和分布的，在执行的时候，每个流被分成若干个流的部分（stream partition），每个操作对应着若干个子操作（operator subtask）
子操作之间是相互独立的，运行在不同的线程上，这意味着有可能运行在不同的机器或容器上
特定操作的子操作数量代表了它的并行度，流的并行度由它的 Producing Operator 决定，同一个程序的不同操作可能有不同的并行度
流传输数据有两种模式，①一对一的模式 ②重新分配的模式
一对一的流，例如上图中 Source 到 map() 的过程，保持了元素的分组和顺序，也就是说 map()[1] 看到的元素包括顺序都和 Source[1] 一样
重新分配的流，例如上图中 map() 到 keyBy/window() 的过程和 keyBy/window() 到 sink() 的过程，会改变流的划分，每个操作的子任务，根据选定的转换，向不对应的下一个操作的子任务发送数据，例如 keyBy() 使用键的哈希值重新分配，boardcast() 做全频广播，rebalance() 做随机重新分配
窗口（Windows）
事件的聚合，例如 count 和 sum，在流处理和批处理上是不一样的，比如说，我们没办法统计流上的所有的元素，在流上做聚合的一般方法是通过 windows，例如统计最近五分钟的元素或计算最近一百个元素的和
Windows 可以是时间驱动或数据驱动的，类似于上面的两个例子
Windows 有不同的类型，包括滚动窗口（tumbling windows），滑动窗口（sliding windows）和会话窗口（session windows
时间（Time）
流式程序中的时间通常包括以下几种概念
事件时间（event time）指的是一个事件被创建的时间，通常由事件中的时间戳（timestamp）描述，例如传感器或服务器，Flink 通过 Timestamp Assigners 获取时间戳
摄入时间（ingestion time）指的是事件从 Flink 数据流中的源进入的时间
处理时间（processing time）指的是执行具体操作的机器的本地时间
状态化的操作
数据流中的操作有些对于每次处理每个事件都是单独的，不过也有些需要记住多个事件之间的信息，例如在 windows 操作中，这些操作被称为状态化的
状态化的操作的状态由嵌入式的键值对维护，状态被划分并分布到对应的流中，被状态化操作读取，因此表示为键值对的状态仅能在键化（keyed）的流中获取，首先经过一个 keyBy 函数，然后通过当前事件的键获取
流状态和键的对齐使得状态更新都是本地操作，这就使得一致性无需额外的事务开销，还能支持 Flink 透明地重新分配和调整划分
容错机制中的检查点
Flink 使用流重放（stream replay）和检查点（checkpointing）技术的组合来支持容错
检查点与每个输入流中的特定点和每个操作对应的状态有关，可以通过回滚操作的状态并从检查点重放事件来恢复流式数据流，同时维持一致性，保证 Excatly-once 处理的语义
容错点的间隔是对执行中容错的保障和等待恢复时间的权衡，等待恢复的时间主要取决于需要重放的事件数
流上的批处理
Flink 将批处理程序作为流处理程序的特例来执行，DataSet 在内部作为流式数据处理，因此上面提到的技术也以类似的形式应用到批处理上，大同小异，主要的不同点如下
批处理的容错机制没有检查点，从错误中恢复是通过完全重放整个流来实现的，虽然这使得恢复的时间成本增大，但是因为不需处理检查点，可以加速正常处理流程
DataSet API 中的状态化操作使用简化的内存/外核数据结构取代键/值索引
DataSet API 提供了基于超步（superstep）的专门的同步的迭代过程，这种过程只能在 Bounded 的流上执行
