SpringBoot入门实战：SpringBoot整合Apache Flink_flink入门及实战 springboot

1.背景介绍

Apache Flink是一个分布式计算框架，它能够对无界和有界数据流进行高吞吐量、低延迟地处理。同时，它拥有强大的容错能力，可以应对各种类型的数据丢失或损坏的情况。基于这个特性，Flink被广泛应用于大数据分析、实时计算、机器学习等场景。近年来随着云计算的崛起，越来越多的公司选择将大数据平台搭建在自己的私有云上，而Apache Flink正好能满足这些需求。本文将从以下两个方面介绍如何用Spring Boot和Flink构建一个数据处理应用：

1. 用Spring Boot集成Flink集群
2. 使用RESTful API方式对外提供服务并接收外部请求 虽然这两种方法都可以使用，但这里只介绍第二种方法。第一种方法需要在命令行界面或者通过配置文件指定Flink集群信息，并且在代码中连接到指定的Flink集群，然而这种方式显得过于复杂且容易出错。所以，我们更倾向于使用第二种方法，即通过RESTful API的方式对外提供服务并接收外部请求。

   2.核心概念与联系

   Apache Flink 是什么？

   Apache Flink是一个开源的分布式计算框架，其核心是一个可编程的、无状态的流处理引擎。它具有高效、容错性强、快速迭代的特点。其核心组件包括任务调度器、数据交换层、数据流引擎和管理器。该项目最初由Apache Hadoop基金会开发，现在则属于Apache Software Foundation。

   Flink与Spark的区别

• 数据处理模式不同

  • Spark的执行流程与MapReduce类似，RDD之间通过Shuffle操作进行数据重排；
  • Flink中的DataStream是一组连