FlinkCEP0.本文概述简介FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理（CEP）库。它允许你在×××的事件流中检测事件模式，让你有机会掌握数据中重要的事项。本文描述了FlinkCEP中可用的API调用。首先介绍PatternAPI，它允许你指定要在流中检测的模式，然后介绍如何检测匹配事件序列并对其进行操作。然后，我们将介绍CEP库在处理事件时间延迟时所做的假设。1.入门首先是要在你的p
主要介绍了旁路输出的使用场景，如何生成旁路输出结果数据流，以及如何读取旁路输出结果数据流。
使用JobManager High Availability，可以从JobManager的故障中恢复，从而消除单点故障（SPOF）。可以为独立（Standalone）集群和YARN集群配置高可用性。
本文简要介绍了数据流编程模型和分布式运行时的相关概念，如streaming dataflow,并行数据流，窗口，时间，流式批处理，作业管理器，任务管理器，任务槽（task slot），状态后端，保存点和检查点等。
Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎，为数据流上的分布式计算提供数据分发，通信和容错。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖本机迭代支持，托管内存和程序优化。
架构 ApacheFlink是一个用于对无边界和有边界数据流进行有状态计算的框架和分布式处理引擎。Flink设计为运行在所有常见的集群环境中，并且以内存速度和任何规模执行计算。在这里，我们解释Flink架构的相关重要内容。处理无边界和有边界数据 任何类型的数据都是作为事件流产生的。信用卡交易事务，传感器测量，机器日志以及网站或移动应用程序上的用户交互行为，所有这些数据都生成流。
应用生态图特点所有流式计算场景事件驱动的应用程序流和批量分析数据管道和分析保证正确性完全一次的语义事件处理复杂的后期数据处理分层PAI流和批量数据上的SQLDataStreamAPI和DataSetAPIProcessFunction（时间和状态）业务聚焦灵活部署高可用检查点扩展到任意场景横向扩展架构支持大量状态增量检查点优秀的性能低延迟高吞吐量内存计算
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