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主要内容：
flink基本概念
1..Flink中的数据
Flink中的数据主要分为两类：
有界数据流(Bounded streams)和无界数据流(Unbounded streams)。
无界流有一个开始但没有定义的结束。它们不会在生成时终止并提供数据。必须持续处理无界流，即必须在摄取事件后立即处理事件。无法等待所有输入数据到达，因为输入是无界的，并且在任何时间点都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序（例如事件发生的顺序）摄取事件，以便能够推断结果完整性。
有界流具有定义的开始和结束。可以在执行任何计算之前通过摄取所有数据来处理有界流。处理有界流不需要有序摄取，因为可以始终对有界数据集进行排序。有界流的处理也称为批处理。
2. 基础数据类型
Flink支持所有的Java和Scala基础数据类型，Int, Double, Long, String, …
JobManager 相当于整个集群的 Master 节点，且整个集群有且只有一个活跃的 JobManager ，负责整个集群的任务管理和资源管理。
TaskManager 相当于整个集群的 Slave 节点，负责具体的任务执行和对应任务在每个节点上的资源申请和管理。
TaskManager 从 JobManager 接收需要部署的任务，然后使用 Slot 资源启动 Task，
3.编程模型
在Flink，编程模型的抽象层级主要分为以下4种，越往下抽象度越低，编程越复杂，灵活度越高
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