Flink是一个流式处理和批处理的分布式计算框架，下面是Flink最常用的内容：
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数据流转换和处理：Flink提供了丰富的操作符和函数，用于对数据流进行转换和处理，如map、filter、reduce、join等。这些操作符可以帮助用户对数据进行加工、过滤、聚合、连接等操作，满足各种数据处理需求。
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窗口操作：Flink支持窗口操作，可以对无限的数据流进行分组，并在每个窗口上执行聚合、计算等操作。窗口操作可以基于时间、计数或其他条件进行定义，如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等。
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状态管理：Flink提供了方便的状态管理机制，可以用于跟踪和管理流式应用程序中的状态。状态允许用户在有状态的计算中存储和访问中间结果，以支持更复杂的计算逻辑和数据处理需求。
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数据源和数据接收器：Flink支持各种数据源和数据接收器，如Kafka、Hadoop、HBase、JMS等，可以从不同的数据源读取数据，并将处理结果写入不同的数据接收器。同时，Flink还支持自定义的数据源和数据接收器，以适应各种数据集成需求。
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事件时间处理：Flink支持事件时间处理，可以处理带有事件时间戳的数据流。通过定义水位线（Watermark）来处理乱序事件，并在窗口操作中对事件时间进行精确控制，以获得准确的结果。事件时间处理在一些应用场景，如实时分析、欺诈检测、用户行为分析等方面非常有用。
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故障容错和低延迟：Flink具有出色的故障容错机制，能够保证数据处理的可靠性和一致性。如果出现故障，Flink可以自动恢复并保持一致的状态。同时，Flink也能提供低延迟的数据处理，使用户能够在秒级甚至亚秒级的时间粒度上进行实时数据分析和计算。
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可视化和监控：Flink提供了Web UI界面，可以查看Flink作业的运行情况、任务的状态、数据流程图等。通过监控界面，可以实时监测作业的性能指标、数据流量、延迟等情况，对作业进行调优和优化。
以上是Flink最常用的内容，Flink还提供了丰富的扩展和高级功能，如机器学习库（FlinkML）、图处理库（Gelly）、复杂事件处理库（CEP）等，可以根据具体需求选择适合的功能和库来扩展和增强Flink的能力。