快速上手Flink实时计算开发

以下是关于 Flink实时计算实战开发 的详细指南，涵盖核心概念、开发流程、代码示例及优化技巧，帮助你快速掌握Flink实时处理的核心技能。

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1. Flink实时计算核心概念

1.1 流处理与批处理的区别

• 流处理：数据无界（Unbounded），持续流入，低延迟（毫秒级响应）。
• 批处理：数据有界（Bounded），一次性处理，高吞吐。

1.2 Flink核心组件

• DataStream API：处理无界流的核心API（Java/Scala）。
• Table API & SQL：基于关系模型的API，简化复杂逻辑。
• State & Checkpoint：状态管理、容错机制（精确一次语义）。
• Window：时间窗口（滚动、滑动、会话窗口）与计数窗口。
• Watermark：处理乱序事件的时间机制。

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2. 开发环境搭建

2.1 依赖配置（Maven）

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
    <version>1.17.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-clients</artifactId>
    <version>1.17.0</version>
</dependency>

2.2 本地运行环境

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1); // 设置并行度

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3. 实战开发流程

3.1 数据源接入

• Kafka数据源（常用）：

Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "flink-consumer");

DataStream<String> stream = env.addSource(
    new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), props)
);

• Socket数据源（测试用）：

DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);

3.2 数据转换（DataStream API）

• Ma