有没有用flink做过数据相关性分析的？是要用到flink ML模块吗？

Apache Flink确实可以用于数据相关性分析，但并不一定要使用ML模块。你可以使用Flink的DataStream API或Table API来进行这种类型的操作。

下面是一个基本的例子，展示如何使用DataStream API来进行相关性分析：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class CorrelationAnalysis {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<Tuple2<Integer, Integer>> input = env.fromElements(
            Tuple2.of(1, 2),
            Tuple2.of(2, 3),
            Tuple2.of(3, 1),
            Tuple2.of(4, 6),
            Tuple2.of(5, ½),
            Tuple2.of(6, 4)
        );

        DataStream<Tuple2<Integer, Double>> result = input.map(new MapFunction<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Double>>() {
            @Override
            public Tuple2<Integer, Double> map(Tuple2<Integer, Integer> value) throws Exception {
                double corr = calculateCorrelation(value.f0, value.f1); // 假设calculateCorrelation是你自己实现的相关性计算函数
                return new Tuple2<>(value.f0, corr);
            }
        });

        result.print().setParallelism(1);

        env.execute("Correlation Analysis");
    }

    private static double calculateCorrelation(int x, int y) {
        return Math.sin(x + y);
    }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个流处理环境，然后生成了一些输入数据。这些数据是一些元组，其中每个元组包含两个整数。然后，我们定义了一个map操作，该操作对每个输入元素应用一个用户定义的函数，该函数计算两个数字之间的相关性，并返回一个新的元组，其中包含原始的第一个元素和新的相关性分数。最后，我们将结果打印出来。

关于更复杂的数据分析任务，建议查看Apache Flink官方文档中的Streaming Analytics章节，包含了各种类型的流处理任务的例子和教程，包括窗口操作、聚合、状态维护等。

另外，也可以参考一些相关的书籍和在线课程，如《Learning Apache Flink》、《Real-Time Analytics with Apache Flink》等。

确实，您可以使用Flink进行数据相关性分析，并且在此过程中可能会用到Flink ML模块。Flink ML是Flink的机器学习库，这是Flink社区的一项新工作，其中包含越来越多的算法和贡献者。它提供了丰富的机器学习相关算子，从特征工程到后续的具体的分类、聚类、回归模型等都有涉及。

具体来说，您可以参考以下步骤：

1. 首先需要有flink的环境，然后安装Flink ML模块。
2. 从特征工程到后续的具体的分类、聚类、回归模型，利用Flink ML提供的算子进行处理。
3. 最后对得到的结果进行分析，得出数据之间的相关性。