从零开始学flink

本文系统讲解 Apache Flink 的事件驱动编程模型，涵盖 ProcessFunction、定时器与状态、事件时间与 Watermark、与窗口的对比以及最佳实践。

本文详细介绍Apache Flink的批处理与流处理执行模式，包括Execution Mode的概念、配置方法、实现原理以及最佳实践。

本文以Apache Flink实时流处理为核心，通过SocketWordCount示例，系统讲解实时流处理基础概念、Flink优势、代码实现与并行处理机制，助力读者掌握Flink流处理实战技能。

在实时数据处理的完整链路中，数据输出（Sink）是最后一个关键环节，它负责将处理后的结果传递到外部系统供后续使用。Flink提供了丰富的数据输出连接器，支持将数据写入Kafka、Elasticsear

在实时数据处理流程中，数据转换（Transformation）是连接数据源与输出结果的桥梁，也是体现计算逻辑的核心环节。Flink提供了丰富的数据转换操作，让开发者能够灵活地对数据流进行各种处理和分析

在实时数据处理场景中，数据源（Source）是整个数据处理流程的起点。Flink作为流批一体的计算框架，提供了丰富的Source接口支持，其中通过Kafka获取实时数据是最常见的场景之一。

传统批处理（如Hadoop）像老式火车，必须等所有乘客（数据）到齐才能发车；而流处理（如Flink）如同磁悬浮列车，每个乘客（数据）上车即刻出发。Flink的诞生，让数据从"考古材料"变为"新鲜血液"

在凌晨三点的数据监控大屏前，某电商平台的技术负责人突然发现一个异常波动：支付成功率骤降15%。传统的数据仓库此时还在沉睡，而基于Flink搭建的实时风控系统早已捕捉到这个信号，自动触发预警机制。当运