1.3　Flink基本组件

读者应该对Hadoop和Storm程序有所了解，在Hadoop中实现一个MapReduce需要两个阶段——Map和Reduce，而在Storm中实现一个Topology则需要Spout和Bolt组件。因此，如果我们想实现一个Flink任务的话，也需要有类似的逻辑。

Flink中提供了3个组件，包括DataSource、Transformation和DataSink。

• DataSource：表示数据源组件，主要用来接收数据，目前官网提供了readTextFile、socketTextStream、fromCollection以及一些第三方的Source。
• Transformation：表示算子，主要用来对数据进行处理，比如Map、FlatMap、Filter、Reduce、Aggregation等。
• DataSink：表示输出组件，主要用来把计算的结果输出到其他存储介质中，比如writeAsText以及Kafka、Redis、Elasticsearch等第三方Sink组件。

因此，想要组装一个Flink Job，至少需要这3个组件。

Flink Job=DataSource+Transformation+DataSink