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flatmap,map,filter都是转换，通过datastream的transform方法。以最经典的flatmap为例，transform，需要三个参数，操作名字，输出类型，对输入数据的操作。返回SingleOutputStreamOperator，是datastream的子类，也就是可以链式的调用。返回一个OneInputTransformation。是StreamTransforma

env对象的addSink（SinkFunction）。需要传入一个SinkFunction对象。这个对象处理的出口。之后无法再进行数据操作。package com.alibaba.flink.train.streaming;import org.apache.flink.configuration.Configuration;import org.apache.flink.stream

DataStream对象，简称ds，作为流计算编程的核心上下文。提供多种功能//1:接入数据源1：ds由env和SourceFunction产生，完成接入数据源的功能//2:数据处理2：filter。实现过滤功能3：map，实现1->1的映射转换4：flatmap，实现拆解字符串等复杂的转换功能5：project，实现字段裁剪6：transform实现复杂需求的功能

在此之前的都是如何编写api，制作topology的过程。提交到集群后，就是运行topology了。运行时的模块大多都是scala写的，可能是因为使用akka通信。之前绘制DAG的过程大多是java写的。flink的cluster有两种，LocalFlinkMiniCluster和FlinkMiniCluster，本地运行时是LocalFlinkMiniCluster，集群运行时是FlinkM

state，状态管理可以用来物化流计算的数据，做聚合和容错。可以物化到jobmanager内存中和文件系统中。有四种类型的state，通过StreamingRuntimeContext.get对应的state。package com.alibaba.flink.train.streaming;import org.apache.flink.api.common.functions.Rich

flink的处理逻辑包括1：transform算子类型（我们指定的map，filter转换算子）2：operator（我们实现的Function具体业务）3：partition（数据的分区分组划分，上一个算子处理后的数据，如何传输给下一个算子。）StreamPartitioner是partition的接口。需要实现这个接口，才能实现数据传输的逻辑。1：copy;2：int[

./bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar通过shell提交job后。flink将程序产生的jobGraph和jar包传给 jobmanager（简称JM）。再由jobmanager（类似nimbus）将任务分解到taskmanager（一个jvm带一个taskmanager）运行。JM将jobGraph转化成executionGrap

通过env.execute();启动任务。env有四个实现类。LocalStreamEnvironment，是在本地jvm使用多线程模拟一个flink集群。四个实现类都是通过getStreamGraph来获取DAG图对象StreamGraph。StreamGraph，保存着点边关系，和需要的上下文对象。可以重新api编程的语义。持有一个JobGraph对象，用来提交给集群。由Client，Jo

package com.alibaba.flink.train.streaming;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.streaming.api.dat

env对象的addSource（Source）。需要传入一个Source对象。这个对象作为接入数据源的接口package com.alibaba.flink.train.streaming;import org.apache.flink.configuration.Configuration;import org.apache.flink.streaming.api.functions.

flink提供时间和事件的滑动和跳动的四种窗口。来看下滑动时间窗口的实现。flink中支持三种时间语义，1：系统时间，也就是operator在处理数据的时候，当时机器上的时间，性能最高，ProcessingTime。2：采集时间，也就是flink第一次采集到数据的时间，数据一进来的时候就指定好了。性能一般，还需要把source的时间往下传，IngestionTime3：事件时间：也

KeyedStream继承了DataStream，是由datastream的keyBy()，产生的。表示按key的value分区过的流。在datastream的功能基础上，由添加了一些max,min等聚合的功能。//1：聚合函数1：aggregate，通过AggregationFunction实现类，实现各种数据聚合的功能2：sum，数据累加3：max，取最大数4：mi