前言
DataStream(数据流)本身是 Flink 中一个用来表示数据集合的类(Class),我们编写的Flink 代码其实就是基于这种数据类型的处理,所以这套核心 API 就以 DataStream 命名。对于批处理和流处理,我们都可以用这同一套 API 来实现。
DataStream 在用法上有些类似于常规的 Java 集合,但又有所不同。我们在代码中往往并不关心集合中具体的数据,而只是用 API 定义出一连串的操作来处理它们;这就叫作数据流的“转换”(transformations)。
一个 Flink 程序,其实就是对 DataStream 的各种转换。具体来说,代码基本上都由以下几部分构成,如下图所示:
- 获取执行环境(execution environment)
- 读取数据源(source)
- 定义基于数据的转换操作(transformations)
- 定义计算结果的输出位置(sink)
- 触发程序执行(execute)
其中,获取环境和触发执行,都可以认为是针对执行环境的操作。