Basic API Concepts
Flink程序是实现基于分布式采集的转换程序（如：过滤器，映射，更新状态，连接，分组，定义窗口，聚合计算），
集合最初从源头创建（读取文件，kafka, 本地，内存），最终的计算结果通过sinks返回，例如：把数据写入分布式文件，标准的输出（如：终端的命令行输出），flink运行在各种各样的环境中，独立运行，或嵌入到其他程序中。可以运行在本地的JVM中，或者包含有许多机器的集群中。
根据数据源的类型（有边界数据源与无边界数据源），你可以写批处理（batch）程序或者数据流程序 ，写批处理程序用DataAPI，写数据流程序用DataStream程序，这些指南将介绍两种API常见的基本概念，但请参阅我们的数据流指南和批处理指南，以了解关于每个API编写程序的具体信息。
注意：当在实际情况中如何使用API的例子中，我们将使用流数据执行环境（StreamingExecutionEnvironment）和流数据API。在使用DataSetAPI中，概念是相同的，只是需要执行环境（ExecutionEnvironment）和接口（DataSet）变化下。
DataSet and DataStream
Flink在处理数据是由有两个特殊的类DataSet、DataStream，你可以把他们看作不能改变并且包含重复的数据，在DataSet的情况下数据是有边界的，而对于DataStream来说数据的数量是无边界的。
这些集合（collections）不同于传统的JAVA的集合（collections）在某些关键方面。首先他们是不可变的，一旦创建就不能添加和移除，你也不能简单的检查里面的元素。
集合最初是通过在Flink的程序中添加一个源来创建的，通过使用如map、filter之类的API方法对源集合进行转换，从而派生出新的集合。
Anatomy of a Flink Program
Flink的程序程序看起来像普通的程序，可以改变数据的收集。每个程序有相同的基础部分组成：
1.创建一个执行环境。
2.加载（load）/创建初始数据
3.指定对数据的转换方法。
4.指定在什么地方放置计算的结果
5.触发程序执行
现在我们将对每一个步骤做一个概述，请参考相应的部分以获得更多的详细信息。注意所有的Java DataSet API的核心类能够被找到在org.apache.flink.api.java，同时Java DataStream API 的核心类在能被找到在org.apache.flink.streaming.api
流的执行环境（StreamExecutionEnvironment）是所有Flink程序的基础。你可以获得一个使用这些StreamExecutionEnvironment静态方法:
getExecutionEnvironment()
createLocalEnvironment()
createRemoteEnvironment(String host,intport,String...jarFiles)
通常情况下，你仅会用到getExecutionEnvironment()，因为该方法会根据环境做一些正确的事情：如果您在IDE中或常规Java程序中执行你编写的程序，该将创建一个本地环境，该环境将在本地机器上执行你所编写的程序。如果你创建的是JAR程序，并且调用jar程序在命令行，Flink集群将执行你的main方法并且getExecutionEnvironment()将返回一个执行环境来执行你的程序在集群上。
对于指定数据源，执行环境有几个方法可以使用各种各样的方式读取文件：可以逐行读取 CVS文件，使用完全自定义的数据输入格式。只需将文本文件作为序列读取，你可以使用：
finalStreamExecutionEnvironment env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamtext=env.readTextFile("file:///path/to/file");
这将为您提供一个数据流，然后您可以应用转换来创建新的派生数据流。
您可以使用转换函数调用数据流的方法来实现转换。例如：下面这样Map 转换：
DataStreaminput=...;
DataStreamparsed=input.map(newMapFunction(){
@OverridepublicIntegermap(String value){returnInteger.parseInt(value);}});
这将创建新的数据流，把原始数据中每个String类型转化为Integer。
一旦你获得一个最终结构的数据流，你能够写出结果到外部通过创建一个sink,下面是一个创建Sink的例子：
writeAsText(String path)print()
一旦您指定了完整的程序，您就需要通过调用StreamExecutionEnvironment方法的上的execute()触发程序执行，基于执行环境的类型，判断是在本地执行，还是提交到集群中执行。
execute()方法返回一个JobExecutionResult结果，它包括一个执行时间和累加结果.
请看数据流指南，了解关于数据流和Sink信息，以及关于数据流支持转换的更多深度信息。
请参阅批处理指南，了解关于批处理数据来源和Sink信息，并了解关于数据集的支持转换的更多深度信息。
Lazy Evaluation
所有的Flink程序都是被惰性地执行的，当程序的main方法被执行时，数据加载和转换不会立即发生。而是每个操作被创建和添加到程序计划中，只有在执行环境中的execute()被显式调用时，操作才会实际上是执行。然而程序是在本地执行还是在集群上执行是基于执行环境的类型。
lazy evaluation能够让你创建基于Flink作为整体的执行单元复杂的程序。
Specifying Keys
，一些转换（join，coGroup，keyBy，groupBy）需要一个Key被定义基于数据集的项。其他的转换（Reduce，GroupReduce，Aggregate，Windows）允许在基于Key进行分组在被应用前
一个DataSet被分组的代码：
DataSet<...>input=// [...]DataSet<...>reduced=input.groupBy(/*define key here*/).reduceGroup(/*do something*/);
在使用数据流时可以指定一个键
DataStream<...>input=// [...]DataStream<...>windowed=input.keyBy(/*define key here*/).window(/*window specification*/);
Flink的数据模型不是基于键值对的。因此你不需要物理的把数据弄成键值对，Keys是抽象的，它们被定义为用于指导分组操作符的实际数据的函数。
在接下来的讨论中，我们将用到DataStreamAPI和keyBy，对于DataSet API你仅需要替换DataSet和groupBy
Define keys for Tuples
最简单的实例进行分组Tuples基于一个或多个字段上分组Tuple:
KeyedStream,Tuple>keyed=input.keyBy(0)
tuples被分组基于第一个字段
DataStream>input=// [...]KeyedStream,Tuple>keyed=input.keyBy(0,1)
我们分组Tuples基于组合的Key,第一个字段和第二个字段。
嵌套Tuples：如果你有一个数据流的嵌套tuple像下面一样
DataStream,String,Long>>ds;
指定keyBy(0)将导致系统使用整体Tuple2作为key(使用Integer和Float作为Key),如果你想““导航””到内嵌的Tuple2您必须使用下面的字段表达式进行解释
Define keys using Field Expressions
可以使用String-based字段表达式来引用嵌套的字段并且定义Key用来grouping，sorting，joining，coGrouping。字段表达式可以很容易地选择(嵌套)复合类型的字段，比如Tuple和POJO类型。
在下面的示例中，我们有一个WC POJO，它有两个字段“word”和“count”。按照字段词来分组，我们只是将它的名称传递给keyBy()函数。
// some ordinary POJO (Plain old Java Object)publicclassWC{publicString word;publicintcount;}DataStreamwords=// [...]DataStreamwordCounts=words.keyBy("word").window(/*window specification*/);
字段表达式语法:
1.选择POJO字段根据字段的名字。例如，“user”指的是POJO类型的“user”字段。
2.通过字段名或0-偏移字段索引来选择Tuple字段，例如，“f0”和“5”分别指的是Java Tuple类型的第一个和第六个字段。
3.您可以在pojo和Tuples中选择嵌套的字段。例如："user.zip"指的是zip被存在一个POJO类型为"user"字段中，任何内嵌和混合的POJO和Tuples 支持 如："f1.user.zip"和"user.f3.1.zip".这种形式。
4.您可以使用“*”选择完整的类型，这也适用于不是Tuples或POJO类型的类型。
字段表达式例子：
publicstaticclassWC{publicComplexNestedClass complex;//nested POJOprivateintcount;// getter / setter for private field (count)publicintgetCount(){returncount;}publicvoidsetCount(intc){this.count=c;}}publicstaticclassComplexNestedClass{publicInteger someNumber;publicfloatsomeFloat;publicTuple3word;publicIntWritable hadoopCitizen;}
这些是上面示例代码的有效字段表达式:
."count": 在WC类中的count字段。
"complex":递归地选择POJO类型复杂的字段的所有字段。
"complex.word.f2":选择嵌套的Tuple3的最后一个字段。
"complex.hadoopCitize":选择Hadoop IntWritable类型。
Define keys using Key Selector Functions
定义键的另一种方法是“key selector”函数。一个key选择器函数将一个元素作为输入，并返回元素的key。key可以是任意类型的，可以从任意计算中派生出来。
下面的示例显示了一个键选择函数，它简单地返回一个对象的字段:
// some ordinary POJOpublicclassWC{publicString word;publicintcount;}DataStreamwords=// [...]KeyedStreamkyed=words.keyBy(newKeySelector(){publicStringgetKey(WC wc){returnwc.word;}});
Specifying Transformation Functions
大多数转换需要用户自定义方法。本节列出了如何指定它们的不同方式
Implementing an interface
最基本的方法是实现一个提供的接口。
classMyMapFunctionimplementsMapFunction{publicIntegermap(String value){returnInteger.parseInt(value);}});data.map(newMyMapFunction());
Anonymous classes
您可以作为匿名类传递一个函数:
data.map(newMapFunction(){publicIntegermap(String value){returnInteger.parseInt(value);}});
Java 8 Lambdas
Flink还在Java API中支持Java 8。请参阅完整的Java 8指南。
data.filter(s->s.startsWith("http://"));
data.reduce((i1,i2)->i1+i2);
Rich functions
所有需要用户定义函数的转换都可以将其作为一个富函数。，例如： 替换
classMyMapFunctionimplementsMapFunction{publicIntegermap(String value){returnInteger.parseInt(value);}});
你写的
classMyMapFunctionextendsRichMapFunction{publicIntegermap(String value){returnInteger.parseInt(value);}});
然后像往常一样将方法传递给映射转换:
data.map(newMyMapFunction());
富函数也可以定义为一个匿名类:
data.map(newRichMapFunction(){publicIntegermap(String value){returnInteger.parseInt(value);}});
除了用户自定义的方法（map, reduce等）富函数还提供了四个方法:open，close，getRuntimeContext，setRuntimeContext
这些对于参数化函数(seePassing Parameters to Functions)、创建和最终的局部状态，访问broadcast变量，存储如累加器和计数器之类的运行时信息(seeAccumulators and Counters))，以及迭代的信息(seeIterations)，都是很有用的。
Supported Data Types
Flink对可能在DataSet或DataStream中的元素类型进行了一些限制。这样做的原因是系统分析这些类型来决定有效的执行策略
有六种不同类型的数据类型:
1.Java Tuples和Scala Case Classes
2.Java POJOs
3.Primitive Types
4.Regular Classes
5.Values
6.Hadoop Writables
7.Special Types
Tuples and Case Classes
Tuples包含有不同类型的固定数量的字段的复合类型。Java API提供了从Tuple1到Tuple25的类。Tuples的每个字段都可以是任意的Flink类型，包括进一步的Tuple，结果是嵌套Tuple。可以使用字段的名称直接访问像tuple.f4，或者使用通用的getter方法tuple.getField(int position)，字段开始于0，这与Scala的Tuples形成了对比，但是它更符合Java的一般索引。
DataStream>wordCounts=env.fromElements(newTuple2("hello",1),newTuple2("world",2));wordCounts.map(newMapFunction,Integer>(){@OverridepublicIntegermap(Tuple2value)throwsException{returnvalue.f1;}});wordCounts.keyBy(0);
POJOs
Java和Scala类被Flink当作一种特殊的POJO数据类型，如果它们满足以下要求:
1.类必须是public
2.它必须有一个没有参数的公共构造函数(默认构造函数)
3.所有字段要么是public，要么必须通过getter和setter函数访问。对于一个名为foo的字段，getter和setter方法必须命名为getFoo()和setFoo()。
4.一个Field类型必须由Flink支持。目前，Flink使用Avro来序列化任意对象(比如日期)。
Flink分析了POJO类型的结构。它学习了一个POJO的字段。因此，POJO类型比一般类型更容易使用。此外，Flink可以比一般类型更有效地处理POJO。
publicclassWordWithCount{publicString word;publicintcount;publicWordWithCount(){}publicWordWithCount(String word,intcount){this.word=word;this.count=count;}}
DataStreamwordCounts=env.fromElements(newWordWithCount("hello",1),newWordWithCount("world",2));wordCounts.keyBy("word");// key by field expression "word"
Primitive Types
Flink支持所有的Java和Scala基本类型，比如Integer,String, andDouble.
General Class Types
Flink支持大多数Java和Scala类(API和自定义)。限制使用包含不能序列化字段的类，比如文件指针、输入/输出流或其他本地资源，
遵循Java bean约定的类通常工作得很好。
所有没有被确定为POJO类型的类(参见上面的POJO需求)都是由Flink作为一般类类型处理的。Flink将这些数据类型视为黑盒子，无法访问他们的内容(即:有效的排序)。一般类型使用Kryo的序列化框架来进行/序列化。
Values
值类型可以手动描述它们的序列化和反序列化。他们没有使用通用的序列化框架，而是通过实现org.apache.flinktype来为这些操作提供定制代码。使用读取和写入的方法的值接口，使用值类型是合理的，因为一般的序列化是非常低效的。例如，一个数据类型实现了作为数组的元素的稀疏向量。由于知道数组大部分为零，所以可以为非零元素使用特殊的编码，而一般的序列化则只需要编写所有的数组元素。
org.apache.flinktypes.CopyableValue接口以类似的方式支持手动的内部克隆逻辑。
Flink带着与基本数据类型对应的预定义值类型。(ByteValue,ShortValue,IntValue,LongValue,FloatValue,DoubleValue,StringValue,CharValue,BooleanValue)。这些值类型充当基本数据类型的可变变体:它们的值可以被修改，允许程序员重用对象并从垃圾收集器中释放压力。
Hadoop Writables
您可以使用实现org.apache.hadoop的类型。可写接口。在write()和readFields()方法中定义的序列化逻辑将用于序列化。
Special Types
您可以使用特殊类型，包括Scala的选项、选项和尝试。Java API也有自己的自定义实现。与Scala类似，它代表了一种两种可能类型的值，左或右。对于需要输出两种不同类型记录的错误处理或操作符，这两种方法都很有用。
Type Erasure & Type Inference
注意:本节只与Java相关。
在编译之后，他的Java编译器会抛出大量的泛型类型信息。这在Java中被称为类型擦除。这意味着在运行时，对象的实例不再知道它的泛型类型。例如，对于JVM来说，DataStream和DataStream的实例看起来是一样的,Flink在准备执行程序的时候需要类型信息(当程序的主要方法被调用时)。Flink Java API试图重构以各种方式抛出的类型信息，并将其显式地存储在数据集和操作符中。您可以通过数据ream.gettype()检索类型。这个方法返回一个类型信息的实例，这是Flink的内部方式来表示类型。
类型推断有其局限性，在某些情况下需要程序员的“合作”。示例集合创建数据集的方法,如ExecutionEnvironment.fromCollection(),在那里你可以传递一个参数描述类型。但是，像MapFunction小于I这样的泛型函数可能需要额外的类型信息。
可以通过输入格式和函数来实现结果ttypequeryable接口，从而明确地告诉API它们的返回类型。函数调用的输入类型通常可以通过前一个操作的结果类型来推断。
Accumulators & Counters
累加器是一个简单的构造，有一个添加操作和一个最终积累的结果，在作业结束后可用。
最简单的累加器是一个counter:你可以增加值通过Accumulator.add(V value)方法。在工作结束时，Flink将总结(合并)所有的部分结果，并将结果发送给客户。在调试过程中，积累器是有用的，或者如果您想要了解更多关于您的数据的信息。
Flink目前有以下内置的累加器。每个都实现了累加器接口。
IntCounter,LongCounterandDoubleCounter:下面是使用计数器的示例
Histogram:一个用于离散数量的容器的直方图实现。在内部，它只是一个从整数到整数的映射。您可以使用它来计算值的分布，例如，一个单词计数程序的每一行字的分布。
How to use accumulators:
首先，您必须在用户定义的转换函数中创建一个累加器对象(这里是一个counter)，您想要使用它。
privateIntCounter numLines=newIntCounter();
其次，必须注册累加器对象，通常在富函数的open()方法中，这里还定义了名称。
getRuntimeContext().addAccumulator("num-lines",this.numLines);
您现在可以在操作符函数的任何地方使用累加器，包括open()和close()方法。
this.numLines.add(1);
整个结果将存储在JobExecutionResult对象中，该对象从执行环境的execute()方法中返回(当前只有当执行等待作业完成时才会工作)。
myJobExecutionResult.getAccumulatorResult("num-lines")
所有的Accumulator都在每个作业中共享一个名称空间。因此，您可以在不同的操作符函数中使用相同的Accumulator。Flink将在内部将所有的Accumulator都合并在一起。
关于accumulators和iterations的注意:目前，accumulators的结果只有在整个job结束后才可用。我们还计划在下一次迭代中使用前一个迭代的结果。您可以使用Aggregators来计算每次迭代的统计数据，并根据这些统计数据来终止迭代。
Custom accumulators:
要实现你自己的accumulators，你只需写下你的累加器接口的实现。如果你认为你的定制累加器应该和Flink一起运送，就可以创建一个拉请求。
您可以选择实现累加器或simple累加器。
Accumulator是最灵活的:它定义一个V的值来添加值，一个结果类型R用于最终的结果。对于直方图，V是一个数字，而R是一个直方图。SimpleAccumulator适用于两种类型相同的情况，例如用于计数器。
