转换关系总图
DataStream
DataStream 是 Flink 流处理 API 中最核心的数据结构。它代表了一个运行在多个分区上的并行流。一个 DataStream 可以从 StreamExecutionEnvironment 通过env.addSource(SourceFunction) 获得。
DataStream 上的转换操作都是逐条的，比如 map()，flatMap()，filter()。DataStream 也可以执行 rebalance（再平衡，用来减轻数据倾斜）和 broadcaseted（广播）等分区转换。
KeyedStream
KeyedStream用来表示根据指定的key进行分组的数据流。一个KeyedStream可以通过调用DataStream.keyBy()来获得。而在KeyedStream上进行任何transformation都将转变回DataStream。在实现中，KeyedStream是把key的信息写入到了transformation中。每条记录只能访问所属key的状态，其上的聚合函数可以方便地操作和保存对应key的状态。
WindowedStream & AllWindowedStream
WindowedStream代表了根据key分组，并且基于WindowAssigner切分窗口的数据流。所以WindowedStream都是从KeyedStream衍生而来的。而在WindowedStream上进行任何transformation也都将转变回DataStream。
在key分组的流上进行窗口切分是比较常用的场景，也能够很好地并行化（不同的key上的窗口聚合可以分配到不同的task去处理）。不过有时候我们也需要在普通流上进行窗口的操作，这就是 AllWindowedStream。AllWindowedStream是直接在DataStream上进行windowAll(…)操作。
Flink 的窗口实现中会将到达的数据缓存在对应的窗口buffer中（一个数据可能会对应多个窗口）。当到达窗口发送的条件时（由Trigger控制），Flink 会对整个窗口中的数据进行处理。Flink 在聚合类窗口有一定的优化，即不会保存窗口中的所有值，而是每到一个元素执行一次聚合函数，最终只保存一份数据即可。
