ayt007的博客

仅摘取了 Flink RPC 进行通信的时候一段代码，也是异步通信的典型代码。

runAfterEither与runAfterBoth的主要区别在于，它不需要两个CompletableFuture都完成；只需要其中一个完成就会执行Runnable。

定义一个接口定义接口实现类定义 InvocationHandler定义服务，在服务中调用 Proxy.newProxyInstance() 方法创建动态代理。

10. Flink SQLTable API和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSet API）还是流处理（DataStream API），在上层应用中都可以直接使用Table API或者SQL来实现；这两种API对于一张表执行相同的查询操作，得到的结果是完全一样的。我们主要还是以流处理应用为例进行讲解。需要说明的是，Table API

在Flink中，有一套完整的容错机制来保证故障后的恢复，其中最重要的就是检查点。“随时存档”确实恢复起来方便，可是需要我们不停地做存档操作。如果每处理一条数据就进行检查点的保存，当大量数据同时到来时，就会耗费很多资源来频繁做检查点，数据处理的速度就会受到影响。所以在Flink中，检查点的保存是周期性触发的，间隔时间可以进行设置。我们应该在所有任务（算子）都恰好处理完一个相同的输入数据的时候，将它们的状态保存下来。这样做可以实现一个数据被所有任务（算子）完整地处理完，状态得到了保存。如果出现故障，我们恢复

Flink的状态有两种：托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State）。托管状态就是由Flink统一管理的，状态的存储访问、故障恢复和重组等一系列问题都由Flink实现，我们只要调接口就可以；而原始状态则是自定义的，相当于就是开辟了一块内存，需要我们自己管理，实现状态的序列化和故障恢复。通常我们采用Flink托管状态来实现需求。

在Flink中，用来衡量事件时间进展的标记，就被称作“水位线”（Watermark）。具体实现上，水位线可以看作一条特殊的数据记录，它是插入到数据流中的一个标记点，主要内容就是一个时间戳，用来指示当前的事件时间。而它插入流中的位置，就应该是在某个数据到来之后；这样就可以从这个数据中提取时间戳，作为当前水位线的时间戳了。周期性生成器一般是通过onEvent()观察判断输入的事件，而在onPeriodicEmit()里发出水位线。

5. DataStream APIDataStream API是Flink的核心层API。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：5.1 执行环境（Execution Environment）Flink程序可以在各种上下文环境中运行：我们可以在本地JVM中执行程序，也可以提交到远程集群上运行。不同的环境，代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算时，首先必须获取当前Flink的运行环境，从而建立起与Flink框架之间

Flink运行时架构——Standalone会话模式为例。

打包完成后，在target目录下即可找到所需JAR包，JAR包会有两个，FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar和FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar，因为集群中已经具备任务运行所需的所有依赖，所以。这里我们所讲到的部署模式，相对是比较抽象的概念。主要配置程序入口主类的全类名，任务运行的并行度，任务运行所需的配置参数和保存点路径等，如下图所示，配置完成后，即可点击按钮“Submit”，将任务提交到集群运行。

在准备好所有的开发环境之后，我们就可以开始开发自己的第一个Flink程序了。首先我们要做的，就是在IDEA中搭建一个Flink项目的骨架。我们会使用Java项目中常见的Maven来进行依赖管理。

Flink的官网主页地址：https://flink.apache.org/