Flink程序分为三大部分：
　　Source：读取数据源
　　Transformation：处理数据，对数据做转换
　　Sink：将处理结果输出到一个目的地

flink提供了sum(),map(),flatMap(),keyBy(),timeWindow()等函数接口，我们通过调用并实现这些函数即可对数据加工，通常一个或多个函数组成一个算子。下面对部分函数做简要介绍，后面学习过程中详细了解：
　　flatMap：对输入进行处理，生成0到多个输出，输出数据类型可与输如数据类型不一致。可类比Java Stream中的flatMap。本例中输入为一个字符串，输出为一个二元组，二元组记录单词的一次出现。
　　keyBy：根据某个key对数据重新分组。keyBy（0）表示按照二元组中的第一个元素分组，本例中按照单词分组。
　　timeWindoew：指定窗口。
　　sum：求和函数。分组后，同一个单词的数据在一组，sum（1）表示对二元组中的第二个元素求和，sum后就可以得到每个单词出现的次数。

环境

IDEA+JAVA8+maven

依赖

在pom.xml中添加以下依赖:

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-java -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>1.10.1</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-java -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
            <version>1.10.1</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>

流处理代码

流处理代码如下：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class StreamTest { 
    public static void main(String[] args) { 
        try { 
            //1.获取执行环境
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            //2.获取数据流源，方式很多，以后慢慢了解,DataStream API用于流处理
            DataStream<String> stringDataStream = env.fromElements("flink", "flink", "world,world,world", "count");
            //3.指定、实现操作数据算子，处理加工数据
            SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> streamOperator =
                    stringDataStream.flatMap(new MyFlatMapper())
                            .keyBy(0)//按二元组中的第一个元素分组
                            .sum(1);//分组后的数据流，对二元组中的第二个元素求和
            //4.输出，这里使用标准IO打印，输出方式很多，以后慢慢了解
            streamOperator.print();
            //5.出发执行程序
            env.execute();
        } catch (Exception e) { 
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private static class MyFlatMapper implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> { 
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception { 
            String[] strings = value.split(",");
            for (String s : strings) { 
                collector.collect(new Tuple2<String, Integer>(s, 1));
            }
        }
    }
}

批处理代码如下：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class BatchTest { 
    public static void main(String[] args) { 
        try { 
            //1.获取执行环境
            ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            //2.获取数据流源，方式很多，以后慢慢了解,DataSet API用于批处理
            DataSource<String> dataSource = env.fromElements("flink", "flink", "world,world,world", "count");
            //3.指定、实现操作数据算子，处理加工数据
            DataSet<Tuple2<String, Integer>> result = dataSource.flatMap(new MyFlatMapper())
                    .groupBy(0)
                    .sum(1);
            //4.输出，这里使用标准IO打印，输出方式很多，以后慢慢了解
            result.print();
        } catch (Exception e) { 
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private static class MyFlatMapper implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> { 
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception { 
            String[] strings = value.split(",");
            for (String s : strings) { 
                collector.collect(new Tuple2<String, Integer>(s, 1));
            }
        }
    }
}