Flink DataStream API使用及原理_flink todatastream

flink DataStream API使用及原理

传统的大数据处理方式一般是批处理式的，也就是说，今天所收集的数据，我们明天再把今天收集到的数据算出来，以供大家使用，但是在很多情况下，数据的时效性对于业务的成败是非常关键的。

Spark 和 Flink 都是通用的开源大规模处理引擎，目标是在一个系统中支持所有的数据处理以带来效能的提升。两者都有相对比较成熟的生态系统。是下一代大数据引擎最有力的竞争者。

Spark 的生态总体更完善一些，在机器学习的集成和易用性上暂时领先。

Flink 在流计算上有明显优势，核心架构和模型也更透彻和灵活一些。

本文主要通过实例来分析flink的流式处理过程，并通过源码的方式来介绍流式处理的内部机制。

DataStream整体概述

主要分5部分，下面我们来分别介绍：

1.运行环境StreamExecutionEnvironment

StreamExecutionEnvironment是个抽象类，是流式处理的容器，实现类有两个，分别是

LocalStreamEnvironment：

RemoteStreamEnvironment：

**
 * The StreamExecutionEnvironment is the context in which a streaming program is executed. A
 * {@link LocalStreamEnvironment} will cause execution in the current JVM, a
 * {@link RemoteStreamEnvironment} will cause execution on a remote setup.
 *
 * <p>The environm