嗨，无聊么
IntelliJ idea 是一个优秀的IDE，我们可以用它做java、Scala的开发。新版本的已经默认不再推断变量类型了，我们可以手动开启类型推断的效果–specify type,以后声明变量就会自动推断类型
flink是一个用于对无界和有界数据流进行有状态计算的框架和分布式处理引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算， 即它是一个持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。是Apache软件基金会的顶级项目
对于技术学习，无论是什么语言什么工具，对其介绍或者说学习最主要的途径就是官方网站和主要文档。其它任何地方的信息都是其官方网站的信息挪用。对flink的介绍在其官网上有下边一段话。
Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in all common cluster environments, perform computations at in-memory speed and at any scale.
大概翻译一下： flink是一个用于对无界和有界数据流进行有状态计算的框架和分布式处理引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算， 即它是一个持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架
用一句话来概述特点就是，flink基于数据流的状态计算。而在其官网地址打开时有一张图也可以具体的体现其特点。事件驱动、流处理、流批一体
在spark中，一切都是由批次组成的，离线数据是一个大批次，而实时数据是由一个一个无限的小批次组成的，本质是RDD,是数据集合，是有界的。
在flink中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。
spark是什么？在大数据圈子里的的定位是哪一个？数据本身就是一个很宽泛的概念，一切数据被记录、被分析、产出新的信息，这些事物在无时无刻的发生着，大数据也好，传统意义上的数据也罢，总归是跑不出数据的传递、存储、计算这三个方向
spark是什么？在大数据圈子里的的定位是哪一个？大数据又与数据有什么样的关联和区别？数据本身就是一个很宽泛的概念，一切数据被记录、被分析、产出新的信息，这些事物在无时无刻的发生着，大数据也好，传统意义上的数据也罢，总归是跑不出数据的传递、存储、计算这三个方向。
spark是大数据生态圈的计算框架，也就是说它主要占据数据整体流向闭环中的计算这一部分,至于它的技术基础和详细的使用介绍可以通过笔者之前的文章做入门了解。它不论是在数据的离线处理，实时计算等数仓构建以及机器学习等多个针对数据做计算的方方面面的应用都体现了较好的效果。在大数据计算处理这一块占有重要的一席之地。
而大数据相对于传统意义上的数据而言，主要区别在于大数据的数据量以及数据来源的多样性。两者的本质都是从历史数据中发现对未来有价值的信息。数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅能够了解对象，还能分析对象，掌握对象运作的规律，挖掘对象内部的结构与特点，甚至能了解对象自己都不知道的信息。
大数据杀熟？
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无论是什么场景，都是数据或者大数据的具体应用和具象反馈，数据无处不在，数据的价值也是不可估量的。