Flink：有状态的流。 stateful computation
state：keyed state 和 operator state。keyed state：一个key是一个state。operator state：一个task是一个state。
offset：偏移量。流从哪里读取数据
checkpoint：检查点。checkpoint定期触发，产生快照，快照中记录了：
- 当前检查点开始时数据源（例如Kafka）中消息的offset。
- 记录了所有有状态的operator当前的状态信息（例如sum中的数值）。
Flink中CheckPoint详细_Felix_阳的博客-CSDN博客 Flink提供了Exactly once特性，是依赖于带有barrier的分布式快照+可部分重发的数据源功能实现的。而分布式快照中，就保存了operator的状态信息。 Flink的失败恢复依赖于检查点机制+可部分重发的数据源。 检查点机制机制：checkpoint定期触发，产生快照，快照中记录了：当前检查点开始时数据源（例如Kafka）中消息的offset。记录了所有...https://blog.csdn.net/aa1215018028/article/details/93159049浅谈Flink的checkpoint - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/28272609
keyby：数据按照key进行分组。
https://blog.csdn.net/vincent_duan/article/details/100880838https://blog.csdn.net/vincent_duan/article/details/100880838
flatMap：将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合。
flink学习之七-map、fliter、flatmap - 简书https://www.jianshu.com/p/7bbf14996d39
深度解析Flink flatMap算子的自定义方法（附代码例子）_皮皮鲁的AI星球-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_42596142/article/details/103785798
