抄的网图，下图就是典型的flink 分布式流处理模型
主要将数据分为三部分，输入，处理，输出三部分。
flink 就是一个批流一体的数据处理引擎和工具。
其中flink sql ，flink table api ，flink date stream 关系如图：
首先类似hadoop wordcount demo，flink 版也来的wordcount，告诉你整体怎么用这个datastreamAPI。
执行这个要包含main方法，和MR类似；实际上，数据处理也和离线差不多，定义数据输入，数据处理，定义数据输出。
1.对应离线MR，flink 的context 为StreamExecutionEnviroment,和hadoop的元数据类似。
2.flink的数据输入为dataStream,不同类型的数据定义不同的dataStream，然后使用addSource添加源。
3.数据处理类似于spark lambda风格。
4.flink的数据输入为sink，定义sink 也可以addSink来定义。
5.对应执行要使用env.execute。
其中StreamExecutionEnvironment作用类似sparkSession，
总结一下，负责任务相关的管理，调度，数据源的管理，以及部分优化，包括邮箱芜湖安图的存储和管理，任务提交与运行，缓存数据，数据源等存储与管理等。
作用如下图：
