在 flink 應用程式中，無論你的應用程式是批程式，還是流程式，都是上圖這種模型，有資料來源（source），有資料下游（sink），我們寫的應用程式多是對資料來源過來的資料做一系列操作，總結如下。
source: 資料來源，flink 在流處理和批處理上的 source 大概有 4 類：基於本地集合的 source、基於檔案的 source、基於網路套接字的 source、自定義的 source。自定義的 source 常見的有 apache kafka、amazon kinesis streams、rabbitmq、twitter streaming api、apache nifi 等，當然你也可以定義自己的 source。
transformation: 資料轉換的各種操作，有 map / flatmap / filter / keyby / reduce / fold / aggregations / window / windowall / union / window join / split / select / project 等，操作很多，可以將資料轉換計算成你想要的資料。
sink: 接收器，sink 是指 flink 將轉換計算後的資料傳送的地點 ，你可能需要儲存下來。flink 常見的 sink 大概有如下幾類：寫入檔案、列印出來、寫入 socket 、自定義的 sink 。自定義的 sink 常見的有 apache kafka、rabbitmq、mysql、elast
網管必須熟悉的幾個網路DOS命令
一，ping 它是用來檢查網路是否通暢或者網路連線速度的命令。作為乙個生活在網路上的管理員或者黑客來說，ping命令是第乙個必須掌握的dos命令，它所利用的原理是這樣的 網路上的機器都有唯一確定的ip位址，我們給目標ip位址傳送乙個資料報，對方就要返回乙個同樣大小的資料報，根據返回的資料報我們可以確...
類的內部資料型別成員指標以及operator
指向成員的指標 成員指標 pointer to member 成員指標的語法要求 選擇乙個物件的同時,間接引用成員指標 include class objectclass friend std ostream operator std ostream os,const objectclass oc ...
運維人員必須熟悉的運維工具彙總
本文出自 老男孩linux運維 部落格，請務必保留此出處 下面是在linux 運維方向老男孩最近幾年常用的免費的開源軟體，臨時即興想起來的，在這裡和大家分享，希望給初學者指引一點路。linux的世界真的很精彩，還沒入門的朋友趕緊進來吧！作業系統 centos ubuntu,redhat suse，f...