Apache Flink

DataStream：

• DataStream 是 Flink 流处理 API 中最核心的数据结构。它代表了一个运行在多个分区上的并行流。一个 DataStream 可以从 StreamExecutionEnvironment 通过env.addSource(SourceFunction) 获得。
• DataStream 上的转换操作都是逐条的，比如 map()，flatMap()，filter()。DataStream 也可以执行 rebalance（再平衡，用来减轻数据倾斜）和 broadcaseted（广播）等分区转换。
• 如上图的执行图所示，DataStream 各个算子会并行运行，算子之间是数据流分区。如 Source 的第一个并行实例（S1）和 flatMap() 的第一个并行实例（m1）之间就是一个数据流分区。而在 flatMap() 和 map() 之间由于加了 rebalance()，它们之间的数据流分区就有3个子分区（m1的数据流向3个map()实例）。

KeyedStream：

• KeyedStream用来表示根据指定的key进行分组的数据流。
• KeyedStream可以通过调用DataStream.keyBy()来获得。而在KeyedStream上进行任何transformation都将转变回DataStream。在实现中，KeyedStream是把key的信息写入到了transformation中。每条记录只能访问所属key的状态，其上的聚合函数可以方便地操作和保存对应key的状态。

WindowedStream & AllWindowedStream：

• WindowedStream代表了根据key分组，并且基于WindowAssigner切分窗口的数据流。所以WindowedStream都是从KeyedStream衍生而来的。而在WindowedStream上进行任何transformation也都将转变回DataStream。

  DataStream[MyType] stream = ...
  WindowedDataStream[MyType] windowed = stream
          .keyBy("userId")
          .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))) // Last 5 seconds of data
  DataStream[ResultType] result = windowed.reduce(myReducer)

  Flink 的窗口实现中会将到达的数据缓存在对应的窗口buffer中（一个数据可能会对应多个窗口）。当到达窗口发送的条件时（由Trigger控制），Flink 会对整个窗口中的数据进行处理。Flink 在聚合类窗口有一定的优化，即不会保存窗口中的所有值，而是每到一个元素执行一次聚合函数，最终只保存一份数据即可。

• 在key分组的流上进行窗口切分是比较常用的场景，也能够很好地并行化（不同的key上的窗口聚合可以分配到不同的task去处理）。不过当我们需要在普通流上进行窗口操作时，就要用到 AllWindowedStream。AllWindowedStream是直接在DataStream上进行windowAll(...)操作。AllWindowedStream 的实现是基于 WindowedStream 的。Flink 不推荐使用AllWindowedStream，因为在普通流上进行窗口操作，就势必需要将所有分区的流都汇集到单个的Task中，而这个单个的Task很显然就会成为整个Job的瓶颈。

JoinedStreams & CoGroupedStreams：

• co-group 侧重的是group，是对同一个key上的两组集合进行操作，而 join 侧重的是pair，是对同一个key上的每对元素进行操作， join 只是 co-group 的一个特例。
• JoinedStreams 和 CoGroupedStreams 是基于 Window 上实现的，所以 CoGroupedStreams 最终又调用了 WindowedStream 来实现。

  DataStream[MyType] firstInput = ...
  DataStream[AnotherType] secondInput = ...
   
  DataStream[(MyType, AnotherType)] result = firstInput.join(secondInput)
      .where("userId").equalTo("id")
      .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3)))
      .apply (new JoinFunction () {...})

  双流上的数据在同一个key的会被分别分配到同一个window窗口的左右两个篮子里，当window结束的时候，会对左右篮子进行笛卡尔积从而得到每一对pair，对每一对pair应用 JoinFunction。

ConnectedStreams：

• 在 DataStream 上有一个 union 的转换 dataStream.union(otherStream1, otherStream2, ...)，用来合并多个流，新的流会包含所有流中的数据。union 有一个限制，就是所有合并的流的类型必须是一致的。
• union 有一个限制，就是所有合并的流的类型必须是一致的。ConnectedStreams 提供了和 union 类似的功能，用来连接两个流，但是与 union 转换有以下几个区别：
  1. ConnectedStreams 只能连接两个流，而 union 可以连接多个流。
  2. ConnectedStreams 连接的两个流类型可以不一致，而 union 连接的流的类型必须一致。
  3. ConnectedStreams 会对两个流的数据应用不同的处理方法，并且双流之间可以共享状态。这在第一个流的输入会影响第二个流时, 会非常有用。
• 如下 ConnectedStreams 的样例，连接 input 和 other 流，并在input流上应用map1方法，在other上应用map2方法，双流可以共享状态（比如计数）。

  DataStream[MyType] input = ...
  DataStream[AnotherType] other = ...
   
  ConnectedStreams[MyType, AnotherType] connected = input.connect(other)
   
  DataStream[ResultType] result = 
          connected.map(new CoMapFunction[MyType, AnotherType, ResultType]() {
              override def map1(value: MyType): ResultType = { ... }
              override def map2(value: AnotherType): ResultType = { ... }
          })

  当并行度为2时：