Flink用什么语言开发？Flink编程语言基础

作为大数据领域的后起之秀，Flink框架在大数据计算上同样占据着重要的地位，并且随着Flink在实时数据流计算上的优势表现，Flink越来越受到很大企业平台的青睐。因此在大数据技术的学习上，Flink也是必须掌握的技术之一。那么Flink用什么语言开发？下面我们就为大家介绍一下Flink编程语言基础。

Flink编程，支持Java及Scala开发，作为开源大数据项目，代码开源在GitHub上，也可以使用Maven来编译和构建项目。使用Java或者Scala语言进行开发，需要使用jdk8版本，而如果使用Maven，maven版本需要使用3.0.4及以上。


Flink作为实时数据流处理框架，具有强大的数据计算能力。这也与Flink框架的编程模型有关。

Flink运行进程：

①JobManger：

也叫masters，负责协调分布式执行，调度task，协调checkpoint，协调故障恢复。在Flink程序中至少有一个JobManager，高可用可以设置多个JobManager，其中一个是Leader，其他都是standby状态。

②TaskManager：

也叫workers，负责执行dataflow生成的task，负责缓冲数据，及TaskManager之间的交换数据。Flink程序中必须有一个TaskManager。

一般来说，Flink程序可以运行在standalone集群，Yarn或者Mesos资源调度框架中。

Flink执行流程：

在Flink框架当中，数据源有界和无界之分，有界数据源可以编写批处理程序，无界数据源可以编写流式程序。DataSet API用于批处理，DataStream API用于流式处理。

批处理使用Execution Environment和DataSet，流式处理使用Streaming Execution Environment和DataStream。

DataSet和DataStream是Flink中表示数据的特殊类，DataSet处理的数据是有界的，DataStream处理的数据是无界的，这两个类都是不可变的，一旦创建出来就无法添加或者删除数据元。

Flink程序执行的大概流程，首先是获取Flink的执行环境，然后加载数据—soure，再对加载的数据进行转换—transformation，接着对结果进行保存或者打印—sink，最后触发Flink程序的执行(execute(),count(),collect(),print())，例如：调用Execution Environment或者Stream Execution Environment的execute()方法。

关于Flink用什么语言开发，Flink编程语言基础，以上就是简单的介绍了。就目前的趋势来看，Flink框架在实时数据流计算上的优势是明显的，应用场景也非常广泛，因此在学习阶段也要着重学习和掌握。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班，正在招生中，详情可联系客服了解！