一、Flink API
1、DataSet：对静态数据进行批处理操作、将静态数据抽象成分布式数据集，使用Flink各种操作符处理数据，支持 Java 、Scala、Python
2、DataStream：对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式数据流，用Flink 各种操作符处理数据流，支持 Java、Scala
3、Table API：对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表。并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持 Java、Scala.
二、反压机制
概念理解：通常是由于某段时间内源头数据量的暴涨，导致任务处理数据的速度远远小于源头数据的流入速度。
导致问题：这种情况会导致流任务的内存越积越大，可能导致资源耗尽甚至系统崩溃。
不同流计算引擎，处理方式不同：
storm：通过监控 process bolt 中接收队列负载情况来处理反压，即当超过高水位值，就将反压信息写到Zookeeper，
由zookeeper 的watch 通知worker 进入反压状态，最后spout 停止发送 tuple。
Spark Streaming：设置属性”spark.streaming.bachpressure.enabled” 进行自动反压，即动态控制数据接收速率来适配集群
数据处理能力。
Flink：不需要设置，自动处理反压，即每个组件都有对应的分布式阻塞队列，只有队列不满的情况，上游才发数据，
较慢的接受者会自动降低发送速率，如果队列满了（有界队列），发送者会阻塞。
