近年来，AI场景发展得如火如荼，同时其计算规模也越来越大。这也让专注于数据处理的Flink有了较大的发展空间。Flink作为在大数据生态里实时处理的一个新框架，在一定程度上也有一定的难度。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/88055ce26e954c86ac75a83feb1e391d.pn

\resourcejar\_pathclazzjobNamebootstrap\_servertopicgroupIdisSecuritytrueconsumerStrategyredis\_hostnameredis\_portif\"$isSecu

process算子：处理每个keyBy（分区）输入到窗口的批量数据流（为KeyedStream类型数据流）示例环境java.version:1.8.xflink.version:1.11.1示例数据源（项目码云下载）Flink系例之搭建开发环境与数据(https://my.oschina.net/u/43

maxBy聚合：获取一组数据流算子中最大的记录行（和max的区别，max是返回计算字段的最大值）示例环境java.version:1.8.xflink.version:1.11.1 示例数据源（项目码云下载）Flink系例之搭建开发环境与数据(https://my.oschina.net/u/437309

欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog\_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；本文是《FlinkonYarn三部曲》系列的终篇，先简单回顾前面的内容：1.《FlinkonYarn三部曲之一：准备工作》

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/bef571d44e3a4e089a93cde787fecb99.gif)和其他所有的计算框架一样，flink也有一些基础的开发步骤以及基础，核心的API，从开发步骤的角度来讲，主要分为四大部分!(https://oscimg.oschina.net/oscnet

在上一篇入门教程中，我们已经能够快速构建一个基础的Flink程序了。本文会一步步地带领你实现一个更复杂的Flink应用程序：实时热门商品。在开始本文前我们建议你先实践一遍上篇文章，因为本文会沿用上文的myflinkproject项目框架。通过本文你将学到：如何基于EventTime处理，如何指定Watermark如

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/26be8681c4f5ef263dedfec3b0af7133f9b.jpg)(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzU3MzgwNT

!(https://imgblog.csdnimg.cn/img_convert/c855753e7a5823566762bba3680fa336.png)​往期推荐：Flink基础：入门介绍(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fmp.weixin.q

一，抽象层次Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/12b00149837444cda182f2b438ddd72a.png)1，statefulstreaming最底层。它通过ProcessFunction嵌入到DataSt