技术达人的Flink 常用 API 详解指南：揭秘数据处理的艺术

前言：分层 API

Flink 根据抽象程度分层，提供了三种不同的 API。每一种 API 在简洁性和表达力上有着不同的权衡。

1. Table API

Table API 是一种基于 SQL 的声明式 API。它允许你使用熟悉的 SQL 语法来查询和操作数据。Table API 的主要优点是易于使用，即使是非程序员也可以轻松上手。

2. DataStream API

DataStream API 是一种面向流式数据的低级 API。它允许你对数据流进行各种操作，如过滤、聚合和窗口化。DataStream API 的主要优点是灵活性强，你可以对数据流进行非常精细的控制。

3. DataSet API

DataSet API 是一种面向批处理数据的低级 API。它允许你对数据集进行各种操作，如过滤、聚合和排序。DataSet API 的主要优点是性能高，因为它可以利用 Hadoop 等分布式计算框架。

常用 API 简介

1. Table API

Table API 中最常用的操作包括：

• SELECT ：用于从表中选择特定列的数据。
• WHERE ：用于过滤表中的数据。
• GROUP BY ：用于将表中的数据按某个字段分组。
• HAVING ：用于过滤分组后的数据。
• ORDER BY ：用于对表中的数据进行排序。

2. DataStream API

DataStream API 中最常用的操作包括：

• filter() ：用于过滤数据流中的数据。
• map() ：用于将数据流中的每条数据转换为另一种类型的数据。
• flatMap() ：用于将数据流中的每条数据转换为多个数据。
• keyBy() ：用于将数据流中的数据按某个字段分组。
• reduce() ：用于对分组后的数据进行聚合。

3. DataSet API

DataSet API 中最常用的操作包括：

• filter() ：用于过滤数据集中的数据。
• map() ：用于将数据集中的每条数据转换为另一种类型的数据。
• flatMap() ：用于将数据集中的每条数据转换为多个数据。
• groupBy() ：用于将数据集中的数据按某个字段分组。
• reduce() ：用于对分组后的数据进行聚合。

结语

Flink 常用 API 是数据处理工程师必备的技能之一。掌握了这些 API，你将能够轻松驾驭数据处理的复杂世界，为你的企业创造巨大的价值。

最后，我想说，学习 Flink API 并不难，只要你愿意花时间去钻研，一定能够掌握。希望本指南能够帮助你快速入门 Flink API，成为一名优秀的数据处理工程师。