Flink DataStream 处理函数 ProcessFunction 和 KeyedProcessFunction

传送门：Flink 系统性学习笔记

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1. 处理函数

在学习 ProcessFunction 之前，我们先来回顾一下 Flink 的抽象级别。Flink 为我们提供了不同级别的抽象层次来开发流处理和批处理应用程序：

在最底层有状态流处理中没有定义任何具体的算子（比如 map，filter，或者 window），而是提供一个统一的处理操作。它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作处理函数。

我们之前学习的转换算子，一般只是针对某种具体操作来定义的，能够拿到的信息比较有限。比如 map 算子，我们实现的 MapFunction 中，只能获取到当前的数据，定义它转换之后的形式；而像窗口聚合这样的复杂操作，AggregateFunction 中除数据外，还可以获取到当前的状态（以累加器 Accumulator 形式出现）。但是无论哪种算子，如果我们想要访问事件的时间戳，或者当前的 Watermark 信息，一般很难做到。跟时间相关的操作，目前我们一般会用窗口来处理。而在很多应用需求中&#x