flink 分流操作
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简述信息一览：
Flink:特性、概念、组件栈、架构及原理分析
组件栈 Flink是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件。
Flink从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是***的； 批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。
对于分析类任务，Flink提供了类似SQL的查询，图形化处理，以及机器学习库，此外还支持内存计算。Flink能很好地与其他组件配合使用。如果配合Hadoop 堆栈使用，该技术可以很好地融入整个环境，在任何时候都只占用必要的资源。该技术可轻松地与YARN、HDFS和Kafka 集成。
flink流处理特点
1、Flink框架的主要特点包括： 流处理：Flink是一个流处理引擎，专门为处理连续、动态的数据流而设计。这意味着它可以实时分析大量的数据流，而无需等待数据的完整批次。这使得Flink在各种实时应用中非常有用，如实时分析、预测分析和异常检测。
2、Flink流处理特性：Flink以层级式系统形式组件其软件栈，不同层的栈建立在其下层基础上，并且各层接受程序不同层的抽象形式。
3、Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是***的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。
4、Flink流处理特性： Flink以层级式系统形式组件其软件栈，不同层的栈建立在其下层基础上，并且各层接受程序不同层的抽象形式。
Flink架构、原理
在Flink整个软件架构体系中，统一遵循了分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。整个Flink的架构体系可以分为三层：Deployment层： 该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN），云（GCE/EC2），Kubernetes等。
当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理，所以Client需要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给JobManager。
Flink***用Master-Slave架构，其中JobManager作为集群Master节点，主要负责任务协调和资源分配，TaskWorker作为Salve节点，用于执行流task。除了JobManager和TaskManager，还有一个重要的角色就是Client。Client虽然不是Flink Cluster 运行态的一部分，但也是Flink重要组件之一，用来提交流任务。
大运算时计算处理
进位处理：在进行加减法运算时，要注意进位的处理。在加法中，如果某一位的和大于等于10，要向高一位进位；在减法中，如果某一位的差小于0，要从高一位借位。利用交换律和结合律：在进行复杂运算时，可以利用交换律和结合律简化计算。
在进行乘法运算时，可以将较大的数分解为易于计算的因数，如将48分解为6×8，然后进行计算。约分与化简：在涉及分数的计算中，先进行约分，减少分子分母的数值，简化计算过程。对于复杂的代数表达式，先进行化简，合并同类项，减少计算量。
同级运算时，从左到右依次计算；两级运算时，先算乘除，后算加减。有括号时，先算括号里面的，再算括号外面的；有多层括号时，先算小括号里的，再算中括号里面的，再算大括号里面的，最后算括号外面的。要是有乘方，最先算乘方。
两级运算时，先算乘除，后算加减。有括号时，先算括号里面的，再算括号外面的。有多层括号时，先算小括号里的，再算中括号里面的，再算大括号里面的，最后算括号外面的。要是有乘方，最先算乘方。
先算乘除，后算加减。加法和减法叫做第一级运算；乘法和除法叫做第二级运算。由于乘除比加减更高一级，所以优先进行。同级运算时，从左到右依次计算；两级运算时，先算乘除，后算加减。
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