这篇文章主要讲解了“Flink入门知识点有哪些”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Flink入门知识点有哪些”吧！
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在Flink的官网上，可以把官方文档语言设置为中文，于是我们可以看到官方是这样介绍的：
基于官网的一句话介绍，我们就可以联想出很多东西。
这篇文章可以带你简单认识一下Flink的一些基础概念，等你真正用到的时候就可以依据这篇文章来对Flink进行入门，现在Storm都被很多人给抛弃掉了，那么Flink优于Storm的地方有哪些呢？接下来我们一起来看看Flink吧。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
官方其实也有介绍，但对初学者来说不太好理解，我来幼儿园化一下。
大家学到Flink了，消息队列肯定有用过吧？那你们是怎么用消息队列的呢？Producer生产数据，发给Broker，Consumer消费，完事。
在消费的时候，我们需要管什么Producer什么时候发消息吗？不需要吧。反正来一条，我就处理一条，没毛病吧。
这种没有做任何处理的消息，默认就是无边界的。
那有边界就很好理解了：无边界的基础上加上条件，那就是有边界的。加什么条件呢？比如我要加个时间：我要消费从8月8号到8月9号的数据，那就是有边界的。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
什么是有状态，什么是无状态？
无状态我们可以简单认为：每次的执行都不依赖上一次或上N次的执行结果，每次的执行都是独立的。
有状态我们可以简单认为：执行需要依赖上一次或上N次的执行结果，某次的执行需要依赖前面事件的处理结果。
可以简单的认为：Flink本身就给我们提供了”存储“的功能，而我们每次执行是可以依赖Flink的”存储”的，所以它是有状态的。
以上面的图为例：Source数据流有以下数字21,13,8,5,3,2,1,1，然后在Flink需要做累加操作（求和）
现在处理完2,1,1了，所以累加的值是4，现在Flink把累积后的状态4已经存储起来了（认为前面2,1,1这几个数字已经完全处理过了）。
程序一直往下走，处理了5,3，现在累加的值是12，但现在Flink还没来得及把12存储到最终的介质，此时系统挂掉了。
Flink重启后会重新把系统恢复到累加的值是4的状态，所以5,3得继续计算一遍，程序继续往下走。
看文章有的同学可能会认为：精确一次性指的不是某一段代码只会执行一次，不会执行多次或不执行。这5和3这两个数，你不是重复计算了吗？怎么就精确一次了？
显然，代码只执行一次肯定是不可能的嘛。我们无法控制系统在哪一行代码挂掉的，你要是在挂的时候，当前方法还没执行完，你还是得重新执行该方法的。
所以，状态只持久化一次到最终的存储介质中（本地数据库/HDFS)，在Flink下就叫做exactly once（计算的数据可能会重复（无法避免），但状态在存储介质上只会存储一次）。
那么Flink是在多长时间存储一次的呢？这个是我们自己手动配置的。
我们是做完了业务规则才将offset进行commit的，checkponit其实也是一样的（等拉下来该条数据所有的流程走完，才进行真正的checkponit）。
问题又来了，那checkpoint是怎么知道拉下来的数据已经走完了呢？Flink在流处理过程中插入了barrier，每个环节处理到barrier都会上报，等到sink都上报了barrier就说明这次checkpoint已经走完了。
感谢各位的阅读，以上就是“Flink入门知识点有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Flink入门知识点有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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