Flink_在同一个任务中,flink datastream是串行处理的吗

Flink第一课

今天开始第一篇官方文档翻译吧！

Flink Concepts

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/concepts/programming-model.html

目录：

1 抽象概念

2 编程与数据流

3 并行数据流

4 窗口

5 时间

6 稳定的运行

7 容错的checkpoints

8 批计算

1 抽象概念

Flink 提供了不同级别的语言用于 流计算和批计算的应用。
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:不同级别的语言:

最低级抽象语言只提供有状态的流。 它通过Process Function嵌入到DataStream API中。 它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件，并使用一致的容错状态。 此外，用户可以注册事件时间，用来响应时间回调，允许用程序实现复杂的计算。

实际上，大多数应用程序不需要使用上述低级抽象语言，而是使用Core API编程，如DataStream API（有界/无界流）和DataSet API（有界数据集）。 这些fluent风格的API提供了用于数据处理的常用的构建块，例如各种形式的用户指定的转换，连接，聚合，窗口，状态等。在这些API中，处理的数据类型在相应的编程语言中表示为类。
低级抽象的Process Function与DataStream API集成，使得对某些操作进行低级抽象成为可能。 DataSet API在有界数据集上提供了额外的原函数，如循环/迭代。

Table API是以表为中心的声明性DSL，可以是动态更改的表（表示流时）。 Table API遵循（扩展）关系模型：表依附于元数据（类似于关系数据库中的表），API提供了恰当的的操作，例如select，projec