【Flink1.14官方文档】开发应用1、DatastreamAPI
作者：互联网
一、概要
1、什么是流？
不可变的数据集，无限的没有边界。一旦产生不可修改和移除其中的元素，可以查看内部的元素，或者做转换。
2、datasource
3、datasink
4、Iterations
5、容错
6、控制延迟
二、执行模式
1、批处理，命令行设置
$ bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH examples/streaming/WordCount.jar
2、流处理，默认方式
3、执行行为，任务调度和网络shuffle的两种模式也不相同
流处理：所有任务在同一时间在线，立即持续不断的低延迟的处理新数据，taskmanage为job分配足够的资源跑所有任务在同一时间；网络shuffle，低延迟的发往下游任务节点，伴随着网络缓冲，这是因为在任务之间处理连续数据，没有可以落地的时间点。
批处理：把任务切分成阶段，一个一个处理，在送往下一个阶段，完成处理的完。分阶段处理需要Flink将任务的中间结果物化到一些非临时存储中，从而允许下游任务重新进行存储。
三、事件时间和水印
当使用事件时间，就没办法保证数据按事件发生的时间到来的数据。
批处理预先对输入数据是可知的
四、容错
流处理：chickpoint
批处理：回溯到先前的处理阶段
五、水印策略
时间戳注册，水印生成器两个方法
周期性生成，和来一条生成一条两种方式
六、处理状态
标签：shuffle,处理,水印,批处理,任务,文档,DatastreamAPI,Flink1.14,延迟 来源： https://www.cnblogs.com/fi0108/p/15752699.html