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        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，所以就可以统称为DataStream API。

        但是在Flink的更底层，我们可以不定义任何具体的算子(比如map，fliter，或者window)，而只是提炼出一个统一的“处理”(process)操作，它是所有转换算子中的一个概括性的表达，开发者可以自定义处理逻辑，所以这一层的接口就叫做“处理函数”。Flink中各层之间的关系图如下(最底层就是处理函数)：

一、处理函数的功能和使用

        我们之前学习的转换算子，一般只是针对于某种具体操作来定义的，能够拿到的信息比较有限。如果我们想要访问事件的时间戳，或者当前的水位信息，这些在转换算子中都是做不到的。跟时间相关的操作，目前我们只会用窗口来处理，而在很多应用需求中，要求我们对时间有更精细的控制，需要获取水位线，甚至要“把控时间”、定义什么时候做什么事，这就不是基本的时间窗口能实现的了。

        这时就需要使用底层的处理函数，处理函数提供了一个“定时服务”，我们可以通过它访问流中的事件(event)、时间戳(timestamp)、水位线(watermark)，甚至可以注册“定时事件”。而且处理函数继承了AbstractRichFunction抽象类，所以拥有富函数类的所有特性，同样可以访问状态(state)和其他运行时信息。此外，处理函数还可以直接将数据输出到侧输出流(side output)中。所以，处理函数是最为灵活的处理方法，可以实现这种自定义的业务逻辑。

二、处理函数的分类

Flink提供了8个不同的处理函数：
(1)、ProcessFunction

这是最基本的处理函数，基于DataStream直接调用.process()时作为参数传入。

(2)、KeyedProcessFunction

这是对流按key分区后的处理函数，基于KeyedStream调用.process()时作为参数传入。

(3)、ProcessWindowFunction

这是开窗之后的处理函数，也是全窗口函数的代表。基于WindowedStream调用.process()时作为参数传入。

(4)、ProcessAllWindowFunction

这也是开窗之后的处理函数，基于AllWindowedStream调用.process()时作为参数传入。

(5)、CoProcessFunction

合并(connect)两条流之后的处理函数，基于ConnectedStreams调用.process()时作为参数传入。

(6)、ProcessJoinFunction

间隔联结两条流之后的处理函数，基于IntervalJoined调用.process()时作为参数传入。

(7)、BroadcastProcessFunction

广播连接流处理函数，基于BroadcastConnectedStream调用.process()时作为参数传入。

(8)、KeyedBroadcastProcessFunction

按键分区的广播连接流处理函数，同样是基于 BroadcastConnectedStream 调用.process()时作为参数传入。