算子分类：

 注意，使用lambda表达式的时候，需要注意类型推断的问题，首推内部类或者单独实现接口的类。

基础转换：

 map 1对1，flatmap 1对多，filter 过滤。

keyby：逻辑上将流划分为不相交的分区，具有相同 key 的记录会被分配到同一个分区。

KeyedStream<MyEvent, String> keyedStream = eventStream.keyBy(MyEvent::getUserId);

转换后，后续的算子（如 sum, reduce等聚合算子）将在每个 key 的上下文中独立执行。

还有一系列的RichFunction，可以获得更多丰富信息的富函数。

底层还有process算子：

ProcessFunction 是为以下场景准备的：

• 需要访问状态（ValueState, ListState）
• 需要注册事件时间或处理时间定时器
• 需要访问水位线、时间戳
• 需要旁路输出（Side Output）
• 需要复杂的状态管理逻辑（如 CEP、窗口自定义）

而你的场景只是数据转换 + 展开，完全不需要这些能力。

状态管理：

算子状态、键控状态、状态后端。

状态可以认为是一个本地变量。

更多的场景其实是key相关的键控状态用的最多

https://blog.csdn.net/ytp552200ytp/article/details/124793108

参考：https://chuna2.787528.xyz/jiangbei/p/13930018.html

状态存在tm，方便直接操作，ck由jm管理协调