Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。本文属个人原创，仅做技术交流之用，笔者才疏学浅，如有错误，欢迎指正。转载请注明出处，侵权必究。
从一个需求开始
小明是一个电商平台的数据开发工程师，在其公司的电商平台上，分了很多类目，每个类目有很多店铺。整个公司的数据链路如下：
- 蓝色链路为日志点击链路，每次用户从手机端/PC端发起的浏览网页请求，都会被发送到kafka里，然后被持久化到HDFS上，供数据分析。
- 黄色链路交易链路，每次用户下单交易都会进入MySQL业务库。每天凌晨，MySQL库的数据都会被同步到Hadoop中。
- Hadoop的HDFS上，保存了该公司产生的所有数据，包括交易数据和点击数据。
在很长一段时间内，小明老板每天早上都会看一下整个平台业务运营报表，相关指标包括：
- 上一天的全网成交额
- 上一天的成交额Top10的店铺
- 上一天的成交额Top10的类目
- 上一天的成交额Top10的商品
- 上一天浏览量/点击量/加购量/成交量最高的商品
...
突然有一天，老板给小明提了个需求：作为一个正在成长为国际巨头的电商平台，不能满足与一天出一次报表，老板要能看到平台的实时全网成交额等所有指标。面对这个突如其来的需求，小明想了一下，要实现老板理想中的效果，用现有系统，竟束手无策。
作为一个正在成长为国际电商巨头的平台，每天交易量有上百万，点击/浏览/架购等数据，更是每天数十亿条。把这些数据全量存入MySQL等关系型数据库中，写RPS太高，并且对这么大量的数据进行复杂分析操作，数据库也扛不住。如果用Hbase等NO SQL系统，写入RPS可达标，但是HBase不具备复杂分析能力。
正在小明绞尽脑汁出方案的时候，突然想到了实时计算/Flink这个产品/系统。Flink的特点：
- 处理大/超大数据量
- 延时低，可达ms级的延时，完全满足业务需求
- 使用简单，完善的SQL支持，上手快
想到这里，小明毫不犹豫的开通了他的第一个实时计算/Flink集群。
入坑第一步 - 明确需求
调研实时计算/Flink过程中，小明先确定了几个要做的需求：
- 全网成交额
- 当天成交额Top10的店铺
- 当天成交额Top10的类目
- 当天成交额Top10的商品
- 当天浏览量/点击量/加购量/成交量Top10的商品
入坑第二步 - 确定系统架构
Flink是个计算引擎，本身并不存储数据！Flink是个计算引擎，本身并不存储数据！Flink是个计算引擎，本身并不存储数据！ 重要的事情说三遍。
因此用户需要定义Flink的上下游系统：
- 上游：数据源，Flink进行计算的数据来源，一般为数据通道类系统，比如Kafka等开源系统，或者SLS/Datahub/MQ等阿里云上产品。实时计算产品目前支持10+上下游数据源
- 下游：数据存储，Flink计算完成的数据，需要写到哪个系统中，可以是数据通道类系统，也可以是数据库（比如MySQL等系统）
小明转念一想，假设Kafka中有所有需要计算的数据，经过Flink计算之后的结果要展示给老板，那么结果放到MySQL里比较合适。当然Hbase/Redis/Mongo等其他存储也可以做为Flink的输出。
因此满足小明需求的系统架构如下：
相关知识点：
- Flink本身是个计算引擎，不存储数据，因此使用前需要确定其数据的输入（SOURCE）/输出（SINK）系统。
- Flink__内部__通过Connector这个模块，读取/写入外部数据，架构如下：
红色方框内部为Flink引擎的所有模块，Flink通过Source/Sink Connector来读取上游/下游系统的数据。
目前
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实时计算产品目前支持的Connector类型及相关文档：
- 使用实时计算/Flink时，会创建源表和结果表，这写建表语句会真的在对应的系统上创建一张表么？不会
实时计算/Flink中所谓的建表，都是逻辑表，目的仅是让Flink作业知道上下游的数据结构。并不会真的在上下游系统建表。并且要注意的是，写Flink作业时，作业中用到的各系统的topic或表等，必须要提前准备好。 - 为什么Flink中，流数据计算能用表来表示，请参考Flink Commiter 金竹的精彩文章《Apache Flink 漫谈系列 - 流表对偶(duality)性》
