路由网今日目标是深入了解flink的高级api，包括flink的四大基石、窗口操作、时间和水印机制以及状态管理。本文将详细介绍这些关键概念和相关操作，帮助你掌握flink的核心功能。
Flink的四大基石
Flink的四大基石包括：
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Checkpoint – 检查点：用于实现分布式一致性，解决数据丢失问题，支持故障恢复。检查点存储的是全局状态，并持久化在HDFS分布式文件系统中。
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State – 状态：分为托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State）。从数据结构的角度来看，托管状态包括ValueState、ListState、MapState和BroadcastState。
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Time – 时间：分为事件时间（EventTime）、摄取时间（IngestionTime）和处理时间（ProcessTime）。
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Window – 窗口：用于将无界数据转换为有界数据，支持时间窗口和计数窗口，包括滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）。
窗口操作
窗口操作是Flink处理流数据的关键功能之一。窗口的作用是将动态、无界的数据划定范围，转换为有界、静态的数据进行计算。
为什么需要窗口？
- 数据是动态的、无界的，需要窗口来划定范围，将无界数据转换成有界、静态的数据进行计算。
窗口分类：
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时间窗口（Time Window）：基于时间进行分类，常见的窗口级别包括一天、一小时、一分钟等。
- 滚动窗口（Tumbling Window）：窗口时间和滑动时间相同。
- 滑动窗口（Sliding Window）：滑动时间小于窗口时间，窗口会重叠。
- 会话窗口（Session Window）：基于会话进行分类。
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计数窗口（Count Window）：基于计数进行分类。
- 滚动计数窗口：每达到一定数量进行统计。
- 滑动计数窗口：每达到一定数量进行统计，但窗口会重叠。
如何使用窗口？
时间窗口案例：
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需求1：每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量（基于时间的滚动窗口）。
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需求2：每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量（基于时间的滑动窗口）。
}
计数窗口案例：
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需求1：统计在最近5条消息中，各自路口通过的汽车数量，相同的key每出现5次进行统计（基于数量的滚动窗口）。
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需求2：统计在最近5条消息中，各自路口通过的汽车数量，相同的key每出现3次进行统计（基于数量的滑动窗口）。
}
Flink时间 – Time 和水印 – Watermark
时间（Time）：
水印机制（Watermark）：
水印机制主要用于解决数据延迟和数据乱序问题。水印（时间戳）等于事件时间减去允许的最大延迟时间。窗口触发的条件是水印时间大于等于窗口的结束时间。
需求：
有订单数据，格式为：(订单ID，用户ID，时间戳/事件时间，订单金额)。要求每隔5秒计算5秒内每个用户的订单总金额，并添加Watermark来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序（最多延时3秒）问题。
}
自定义重写接口实现水印机制：
}
Flink状态管理
状态是基于key或操作算子的中间结果。Flink的状态分为两种：托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State）。托管状态又分为基于key的状态（Keyed State）和基于操作的状态（Operator State）。
Keyed State支持的数据结构包括：
- ValueState
- ListState
- MapState
- BroadcastState
Operator State支持的数据结构包括：
- 字节数组
- ListState
Flink Keyed State 案例：
Flink Operator State 案例：
通过以上详细介绍和代码示例，你应该能够更好地理解和应用Flink的高级API，掌握窗口操作、时间和水印机制以及状态管理等关键概念。
