产品模型
项目空间（Project）
项目空间是实时计算 Flink最基本的业务组织单元，是您管理集群、作业、资源、人员的基本单元。您可以选择创建项目，也可以用子账号身份加入其它Project中。实时计算的项目空间，通过阿里云RAM主子账号支持多人协作。
作业（Job）
类似于MaxCompute或Hadoop Job，一个实时计算的作业描述了一个完整的流式数据处理业务逻辑，是流式计算的基础业务单元。
实时计算单元（CU）
在实时计算 Flink中，作业的实时计算单元为CU。一个CU描述了一个实时计算作业最小运行能力，即在限定的CPU、内存、I/O情况下对于事件流处理的能力。一个实时计算作业可以指定在一个或者多个CU上运行。
当前实时计算定义，1CU的处理能力大概为 1000条数据 / 秒。
Flink SQL
不同于诸多开源的提供非常底层的、编程API的流式数据处理系统，实时计算 Flink提供更加高层、更加面向业务化的Flink SQL(标准SQL语法上提供了关于流式处理的语法扩展)。Flink SQL能够方便数据开发人员使用标准化的SQL，完成流式数据计算加工的业务流程。因此，实时计算 Flink适合更大众的数据分析人员快速、方便地完成一个流式数据处理业务。
UDF （User Define Function）
实时计算 Flink支持UDF函数。类似于Hive UDF函数，Flink SQL提供了标准化的流式数据处理能力同时，对于部分业务特殊自定义处理逻辑，建议您使用UDF函数表达。目前实时计算 Flink仅支持Java的UDF函数扩展。
资源 （Resource）
当前UDF函数仅支持使用Java语言表达，对于您上传的每个JAR，实时计算定义为一个Resource。
数据采集 （Data Collection）
广义的数据采集指，将数据从数据产生方收集并传输进入到大数据处理引擎的过程。在实时计算 Flink，数据采集原则上遵循上述定义，但更加聚焦为将流式数据从数据产生方收集并传输进入数据总线的过程。
数据存储 （Data Storage）
实时计算 Flink定义为一种轻量级计算引擎，本身不带有任何业务数据存储系统。实时计算 Flink均是使用外部数据存储作为数据来源和数据目的端进行使用。实时计算将数据存储均定义为外部的数据存储。例如，将您RDS作为结果表，那么RDS即是实时计算的一类DataStore。
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支持流式输入表类型包括
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大数据总线(DataHub)
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日志服务(LogService)
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消息服务(MQ)
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支持静态输入表类型包括
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表格存储(TableStore)
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云数据库(RDS)
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说明：请参看创建数据源表了解实时计算支持的输入表类型。
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支持输出表类型包括
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大数据总线(DataHub)
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日志服务(LogService)
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表格存储(TableStore)
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云数据库(RDS)
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消息服务(MQ)
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说明：请参看创建数据结果表了解实时计算支持的输出表类型。
数据加工 （Data Development）
流式计算的开发过程(编写Flink SQL的过程)定义为数据加工。实时计算 Flink提供一整套包括开发、调试的在线IDE，服务流式数据加工过程。
数据运维 （Data Operation）
实时计算作业的在线运维定义为数据运维。实时计算 Flink提供一整套管控平台，方便您进行流式数据的运维管控。
本文转自实时计算——基本概念
