• ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。

1、ClickHouse的特点

1.1 列式存储

• 以下面的表为例：

1、简介

• 如图所示，在Flink提供的多层级API中，核心是DataStream API，这是我们开发流处理应用的基本途径；底层则是所谓的处理函数（process function），可以访问事件的时间信 息、注册定时器、自定义状态，进行有状态的流处理。DataStream API和处理函数比较通用， 有了这些API，理论上我们就可以实现所有场景的需求了。

1、有状态算子

• 在Flink中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。

• 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，如图所示。例如，可以将一个字符串类型的数据拆分开作为元组输出；也可以对数据做一些 计算，比如每个代表数量的字段加1。我们之前讲到的基本转换算子，如map、filter、flatMap， 计算时不依赖其他数据，就都属于无状态的算子。

1、简介

• 无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。
• 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可以调用union、connect、join以及coGroup等接口进行连接合并操作。
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1、简介

• 之前所介绍的流处理 API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于DataStream进行转换的；所以可以统称为DataStream API，这也是Flink编程的核心。 而我们知道，为了让代码有更强大的表现力和易用性，Flink本身提供了多层API，DataStream API只是中间的一环，如图所示：

1、简介

• 我们已经了解了基本API的用法，熟悉了DataStream进行简单转换、聚合的一些操作。 除此之外，Flink还提供了丰富的转换算子，可以用于更加复杂的处理场景。
• 在流数据处理应用中，一个很重要、也很常见的操作就是窗口计算。所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”;对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。
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1、简介

• Flink有非常灵活的分层API设计，其中的核心层就是DataStream/DataSet API。由于新版本已经实现了流批一体，DataSet API将被弃用，官方推荐统一使用DataStream API处理流数据和批数据。

• DataStream（数据流）本身是Flink中一个用来表示数据集合的类（Class），我们编写的Flink代码其实就是基于这种数据类型的处理，所以这套核心API就以DataStream命名。对于批处理和流处理，我们都可以用这同一套API来实现。

• DataStream在用法上有些类似于常规的Java集合，但又有所不同。我们在代码中往往并不关心集合中具体的数据，而只是用API定义出一连串的操作来处理它们；这就叫作数据流的“转换”（transformations）。

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1、初识Flink

1.1 Flink的源起和设计理念

• Flink起源于一个叫作Stratosphere的项目，它是由3所地处柏林的大学和欧洲其他一些大学在2010~2014年共同进行的研究项目，由柏林理工大学的教授沃克尔·马尔科（Volker Markl） 领衔开发。2014年4月，Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，Flink就是在此基础上被重新设计出来的。

• 从命名上，我们也可以看出Flink项目对于自身特点的定位，那就是对于大数据处理，要做到快速和灵活。

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13、ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、StampedLock讲解

12、AbstractQueuedSynchronizer之AQS