作者：柴锦文
flink流计算项目架构初步思考
DAG有向无环图介绍
DAG有向无环图 ，Source的并行度为1，所以其只有1个Task。 DAG抽象：将分布式计算作业拆分成并行子任务，每个子任务 表示数据处理的一个步骤，并且在上下游之间建立数据流的流通关 系。 FlatMap的并行度为2，所以其有2个Task。KeyedAgg与Sink根据优化策 略合并成了1个执行单元，并行度都是2，所以有2个Task。KeyedAgg与Sink的合并使用了算子融合，将符合优化策略的计算步骤合并成为一个OperatorChain。Source Sink便是IO输入输出 现在我们要定义一个数据结构称为DataStream 利用卡夫卡进行输入 转换成DataStream 利用外部文件输出 接收DataStream转换为该文件的格式
根据题目的意思 flink连接器选择卡夫卡 集群题目意思貌似是要求我们手动使用独立集群 节点通过配置写死
flink应用被映射成Dataflow，Dataflow由DataStream和Transformation并行组成。 Dataflow本质上是一个有向无环图（DAG）
flink中DataStreamSource本身就是一个datastream
1.1五个算子的实现参考
1.实现卡夫卡输入的本质 就是实现SourceFunction
2.sink输出 数据读取的API绑定在StreamExecutionEnvironment上，数据写出的API绑定在DataStream对象上。在现在的版本中，只有写到Console控制台、Socket网络端口、自定义三类，写入文本文件、CSV文件等文件接口都已被标记为废弃了。接口使用的详细介绍参照官方文档即可。自定义数据写出接口是DataStream.addSink，对于sink的详细介绍见连接器和输出函数相关知识。
3.Map是接收1个元素，输出1个元素。Map应用在DataStream上，输出结果为DataStream。DataStream#map 运 算 对 应 的 是 MapFunction ， 其 类 泛 型 为MapFunction<T,O>，T代表输入数据类型（Map方法的参数类型），O代表操作结果输出类型（Map方法返回的数据类型）
4.将数据流元素进行逻辑上的分组，具有相同Key的记录将被划分到同一分组。KeyBy（）使用Hash Partitioner实现。该运算应用在DataStream上，输出结果为KeyedStream。
5.reduce的合并逻辑由开发者自己实现，该类运算应用在keyedStream上。
