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随着互联网的不断发展，企业在处理数据上需要构建更多的平台组件，而今天我们就一起来了解一下具体情况吧，希望通过对本文的阅读，大家对于大数据有更全面的认识。
了解Flink应用开发需要先理解Flink的Streams、State、Time等基础处理语义以及Flink兼顾灵活性和方便性的多层次API。
Streams：流，分为有限数据流与无限数据流，unboundedstream是有始无终的数据流，即无限数据流;而boundedstream是限定大小的有始有终的数据集合，即有限数据流，二者的区别在于无限数据流的数据会随时间的推演而持续增加，计算持续进行且不存在结束的状态，相对的有限数据流数据大小固定，计算终会完成并处于结束的状态。
State，状态是计算过程中的数据信息，在容错恢复和Checkpoint中有重要的作用，流计算在本质上是IncrementalProcessing，因此需要不断查询保持状态;另外，为了确保Exactly-once语义，需要数据能够写入到状态中;而持久化存储，能够保证在整个分布式系统运行失败或者挂掉的情况下做到Exactly-once，这是状态的另外一个价值。
Time，分为Eventtime、Ingestiontime、Processingtime，Flink的无限数据流是一个持续的过程，时间是我们判断业务状态是否滞后，数据处理是否及时的重要依据。
API，API通常分为三层，由上而下可分为SQL/TableAPI、DataStreamAPI、ProcessFunction三层，API的表达能力及业务抽象能力都非常强大，但越接近SQL层，表达能力会逐步减弱，抽象能力会增强，反之，ProcessFunction层API的表达能力非常强，可以进行多种灵活方便的操作，但抽象能力也相对越小。
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