flink 核心概念（个人总结）
flink是一个强大的分布式流处理和批处理框架，具有低延迟、容错性、高吞吐量和灵活的api优势。
在flink里面有七个核心概念。
数据流(datastream)
flink将数据视为流，无论是实时的无界数据流还是有界的数据流。
a.无界数据流：实时生成的数据流，没有结束点，例如实时交易数据
b.有界数据流：有明确开始和结束点的数据流，例如批量处理的历史数据。
转换操作(transformations)
转换操作是对数据流进行处理的计算单元，flink提供了多种内置的转换操作，例如:
- map: 对数据流中的每个元素应用一个转换函数
- flatmap:将一个元素转换为多个元素
- filter:基于一个条件过滤数据流中的元素
- KeyBy：根据指定的键将数据流中的元素分组
- Aggregate：对数据流中的元素进行聚合操作
- Window：在数据流上定义窗口，并在窗口中进行计算
状态(state)
flink支持有状态的流处理，它可以存储和访问数据流处理过程中的状态信息。
状态：在处理数据时，flink可以维护状态，这对于实现复杂逻辑如窗口操作和聚合是有必要的。
时间(state)
flink处理事件时间和摄取时间
事件时间：事件实际发生的时间
摄取时间：事件到达系统的时间
处理时间：事件被处理的时间
窗口(Window)
窗口是处理无界数据流的一种方法，它将数据流切分成有限大小的块进行处理。
1.滚动窗口：固定大小的窗口，当新的事件到达时，窗口会向前滚动。
2.滑动窗口: 窗口在数据流上滑动，可以覆盖多个时间间隔
3.会话窗口：基于事件之间的活跃期定义的窗口
容错(Fault Tolerance)
通过分布式快照机制提供容错性，它可以周期性地对状态进行快照，以便在发生故障时恢复。
1.检查点(checkpoint): flink定期创建状态和流数据的一致性快照
2.端到端容错：从数据源到数据输出的整个处理流程中，flink都能保证数据不丢失。
并行和分布(Parallelism and Distribution)
flink应用的并行度和分布性是设计时的关键考虑因素。
1.并行度：flink应用可以配置并行度，以决定任务被拆分成多少个子任务执行。
2.任务槽：flink在taskmanager中分配任务槽来执行并行任务。