API 和 类库
流处理应用
DataStream API 支持了数据流上的函数式转换，可以使用自定义的状态和灵活的窗口。
右侧的示例展示了如何以滑动窗口的方式统计文本数据流中单词出现的次数。
val texts:DataStream[String] = ...
val counts = text .flatMap { line => line.split("\\W+") } .map { token => Word(token, 1) } .keyBy("word") .timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1)) .sum("freq")
批处理应用
Flink 的 DataSet API 可以使你用 Java 或 Scala 写出漂亮的、类型安全的、可维护的代码。它支持广泛的数据类型，不仅仅是 key/value 对，以及丰富的 operators。
右侧的示例展示了图计算中 PageRank 算法的一个核心循环。
case class Page( pageId: Long, rank:Double) case class Adjacency( id: Long, neighbors:Array[Long])
val result = initialRanks.iterate(30) { pages => pages.join(adjacency).where("pageId").equalTo("pageId") { (page, adj, out : Collector[Page]) => { out.collect(Page(page.id, 0.15 / numPages)) for (n <- adj.neighbors) { out.collect(Page(n, 0.85*page.rank/adj.neighbors.length)) } } } .groupBy("pageId").sum("rank") }
类库生态
Flink 栈中提供了提供了很多具有高级 API 和满足不同场景的类库：机器学习、图分析、关系式数据处理。当前类库还在 beta 状 态，并且在大力发展。
广泛集成
Flink 与开源大数据处理生态系统中的许多项目都有集成。
Flink 可以运行在 YARN 上，与 HDFS 协同工作，从 Kafka 中读取流数据，可以执行 Hadoop 程序代码，可以连接多种数据存储 系统。
部署
Flink可以单独脱离Hadoop进行部署，部署只依赖Java环境，相对简单。
本文未结束，余下内容请见--Apache 流框架 Flink，Spark Streaming，Storm对比分析 （二）
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