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维基百科，统计编辑
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创建项目
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Flink组件栈
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常用算子
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Flink分布式运行环境
Flink是基于Master-Slave风格的架构。
Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程。
JobManager：1、Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job，调度组成Job的多个Task的执行。2、收集Job的状态信息，并管理Flink集群中从节点TaskManager。
TaskManager：1、实际负责执行计算的worker,在其上执行Flink Job的一组Task。2、TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，比如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报。
Client：1、用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群。2、Client会将用户提交的Flink程序组装成一个JobGraph，并且是以JobGraph的形式提交的。
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flinl程序的基础构建块是流+转换，每个数据流始于一个或多个source、止于sink
env是flink的运行环境、上下文，然后消费获取kafka中的数据进行一系列转化操作，最后addsink将处理好的数据落地。
flink支持并行
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mark
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Flink课程大纲
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Flink的架构
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Flink的架构
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streams 流
transformations： map reduce
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Flink课程大纲
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窗口函数图解
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flink入门教程查看全部
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Flink高吞吐，低延迟，高性能流计算框架 支持在线和离线查看全部
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架构、容错
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flink优势
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flink组件栈
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flink课程大纲
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curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash
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quickstart version:0.1
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窗口的分类
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Flink优势：
1、支持高吞吐、低延迟、高性能流处理。
2、支持高度灵活的窗口操作。
3、支持有状态计算的Exactly-once语义。
4、提供DataStream API和DataSet API。
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libraries
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