1、Flink简介
- Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
- Apache Flink 是 Apache 的顶级项目。
- Apache Flink 特点：现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型：流处理一般需要支持毫秒级的低延迟、Exactly-once数据只消费一次保证。而批处理要支持高吞吐、高效处理。
- Flink 完全支持流处理。作为流处理看待时，输入数据流是无界的。Flink将批处理作为一种特殊的流处理，输入的数据流是有界的。
2、Flink组件站
- Flink系统本身是一个分层的架构。
- 从下到上依次有：Deploy（Flink部署层）、Core（核心层，提供Flink本身的一些计算实现）、APIs层（Flink本身暴露出来的一些操作流或者批量数据的API）、Libraries层（Flink自己封装的一些满足特定应用的计算框架）。
- Deployment层：主要涉及Flink的部署模式。Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standaline/YARN【在生产环境中主要使用此模式，用于资源管理。】）、云（GCE/EC2）。
- Flink onYarn 模式（绿图）：Flink yarn的客户端，直接和 yarn resource manager 进行通信，resource manager向Flink集群申请资源，来启动服务。资源申请好了后，客户端可以直接提交job到链上运行。资源调度这一方面，直接交给resource manager来负责。
- Runtime层：提供了支持Flink计算的全部核心计算。比如：支持分布式stream流处理、Flink内部job graph到 execution graph的映射、调度等。为上层API层提供基础服务。
- API层：主要实现了无界stream的流处理，和面向batch的批处理API。其中面向流处理对应DataStream API，面向批处理对应DataSet API。API层是面向编程者本身的。最终的代码编写都是操作Flink本身暴露API进行编写的。
- Libraries层：在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。提供CEP事件处理模型、table内sql的操作，FlinkML机器学习处理、Gelly图处理。
3、Flink自身优势
- 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理。
- 支持高度灵活的窗口Window操作。
- 支持有状态（假如代码是搜索特定的事件，用户的点击和购买行为，状态会保存这到截至目前为止，遇到的所有这些事件的顺序。）计算的exactly-once（数据只消费一次保证）语义。
- 提供data stream api 和 data set api。
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