目录
Flink简介
Flink能干啥
流式分析
数据管道&ETL
事件驱动应用
玩转Flink
Flink简介
Flink是一个优秀的流式处理引擎，不仅拥有完善的流式处理解决方案，而且将批处理视为有界流，完美实现了流批处理一体化。
Flink能干啥
流式分析
Flink可持续不断得处理事件流，并明确支持一下三种时间语义：
- 事件时间(event time)： 事件产生的时间，记录的是设备生产(或者存储)事件的时间；
- 摄取时间(ingestion time)： Flink 读取事件时记录的时间；
- 处理时间(processing time)： Flink pipeline 中具体算子处理事件的时间。
值得一提的是Flink的DataStream API和Table API & SQL均可支持这三种语义。
数据管道&ETL
Flink擅长ETL（抽取、转换、加载）管道任务，从一个或多个数据源获取数据，进行一些转换操作和信息补充，并将结果存储起来。除了使用常见的DataStream API来实现这些功能之外，还可以使用Table API & SQL来实现。
事件驱动应用
通过处理函数（ProcessFunction）将事件处理与时钟（Timer）、状态（State）相结合，可以构建强大的流处理应用，从而实现逻辑复杂的事件驱动应用。
典型的事件驱动类应用有：
- 欺诈检测(Fraud detection)
- 异常检测(Anomaly detection)
- 基于规则的告警(Rule-based alerting)
- 业务流程监控(Business process monitoring)
- Web应用程序(社交网络)
玩转Flink
通常而言，通过Flink的Table API & SQL就可以实现常见的流式分析、数据管道&ETL和事件驱动应用。由于SQL是一种高级开发语言，开发会比DataStream API要简单很多，且可维护行较高。因此，如果再对Flink的Table API & SQL做一些抽象化封装，必然可以极大提高开发效率。基于此，flink-jobs便应运而生。
flink-jobs为基于Flink的Java应用程序提供快速集成的能力，可通过继承FlinkJobsRunner快速构建基于Java的Flink流批一体应用程序。flink-jobs提供了数据源管理模块，通过flink-jobs运行Flink SQL会变得极其简单。而通过使用flink-jobs-launcher，实现基于Java API启动flink-jobs应用程序，更可以将flink任务实现通过XML配置文件来管理。
