Flink 提供了丰富的 API，以支持不同的数据处理任务，比如批处理和流处理任务。Flink 的 API 主要可以分为以下几类：

1. DataStream API（流处理）

DataStream API 是 Flink 用于流处理的核心 API，支持实时数据的处理。它的主要功能包括：

创建 DataStream： 通过 env.addSource() 从外部数据源创建流，或者使用 env.fromElements() 创建一个静态的流。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> stream = env.fromElements("a", "b", "c", "d");

转换操作： 对流数据进行转换（map, filter, flatMap, etc.）。

DataStream<String> result = stream.map(value -> value.toUpperCase());

窗口（Windowing）： Flink 提供了多种窗口类型（如滑动窗口、滚动窗口等）来对流数据进行分组处理。

DataStream<String> windowedStream = stream
    .keyBy(value -> value)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .sum(0);

状态管理（Stateful Processing）： Flink 提供了丰富的状态管理功能，可以在流处理中维护和查询状态。

stream
    .keyBy(value -> value)
    .process(new KeyedProcessFunction<String, String, String>() {
        @Override
        public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) {
            // 操作状态
        }
    });

时间和水印（Time & Watermarks）： 通过水印（Watermark）来处理乱序数据，支持事件时间和处理时间的窗口。

stream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy
    .<String>forMonotonousTimestamps()
    .withTimestampAssigner((element, recordTimestamp) -> System.currentTimeMillis()));

sink 操作： 将流数据输出到不同的接收器（如 Kafka、文件系统等）。

stream.addSink(new FlinkKafkaProducer<>(...));

2. DataSet API（批处理）

DataSet API 是 Flink 用于批处理的核心 API，适用于大规模的数据集处理。虽然 Flink 的重点是流处理，但也支持批处理作业。

创建 DataSet： 从文件、集合等创建批数据集。

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataSet<String> dataset = env.readTextFile("path/to/file");

转换操作： 类似于流处理，批处理也支持 map、filter、flatMap 等操作。

DataSet<String> result = dataset.filter(value -> value.startsWith("A"));

分组与聚合（GroupBy & Aggregations）： 对数据进行分组并进行聚合操作。

DataSet<Tuple2<String, Integer>> grouped = dataset
    .groupBy(0)
    .sum(1);

sink 操作： 批处理结果也可以输出到外部存储系统（如文件、数据库等）。

dataset.writeAsText("output/path");

3. Table API 和 SQL API

Table API 和 SQL API 是 Flink 提供的更高层的 API，旨在简化批处理和流处理的开发。

Table API： Table API 提供了一种类似 SQL 的查询语言来处理流和批数据。它支持表达式、过滤、聚合、连接等操作。

TableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $("f0").as("field1"));
tableEnv.toAppendStream(table, Row.class).print();

SQL API： Flink SQL 允许用户通过标准的 SQL 查询语言处理数据流。通过 SQL 可以非常简洁地实现数据处理任务。

tableEnv.executeSql("CREATE TABLE MyTable (id STRING, value INT) WITH (...)");
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT id, COUNT(*) FROM MyTable GROUP BY id");

4. CEP（复杂事件处理）API

Flink 的 CEP（Complex Event Processing）库提供了复杂事件模式的检测，允许用户定义事件模式并检测它们。

事件模式： Flink 提供了一个模式 API，允许用户定义事件的时间和状态依赖。

Pattern<String, ?> pattern = Pattern
    .<String>begin("start")
    .where(value -> value.equals("start"))
    .followedBy("end")
    .where(value -> value.equals("end"));

PatternStream<String> patternStream = CEP.pattern(stream, pattern);

Flink 还提供了机器学习（Flink ML）库，支持数据流中的机器学习任务。

机器学习管道： Flink ML 提供了一些预构建的算法和工具来处理流数据中的机器学习任务，支持分类、回归、聚类等任务。

// 创建训练数据和模型
LinearRegression lr = new LinearRegression();

Flink 提供了多种连接器（Connectors）用于与外部系统的交互。常见的连接器包括：

Kafka Connector: 用于将 Flink 流应用与 Kafka 集成。

FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(topics, new SimpleStringSchema(), properties);

Flink JDBC Connector: 用于与关系数据库（如 MySQL、PostgreSQL）交互。

JdbcExecutionOptions options = JdbcExecutionOptions.builder()
    .withBatchSize(1000)
    .build();

Flink File Connector: 用于从文件系统读取和写入数据。

DataStream<String> stream = env.readTextFile("file:///path/to/input");

总结

Flink 的 API 提供了多种强大的工具来处理不同类型的数据流和批数据，支持从基础的转换操作到高级的事件模式检测、机器学习等复杂功能。通过 Flink 提供的 DataStream API、DataSet API、Table & SQL API、CEP API 等，开发人员可以灵活地设计和实现各种流处理和批处理任务。