一、Fink知识框架
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Flink: 分布式、高性能框架，支持实时模式和批处理模式
一、Apache Flink
作为一款高吞吐量、低延迟的针对流数据和批数据的分布式实时处理引擎和Storm/Spark Streaming一样，定位于流式处理系统
区别：
– Storm：速度快，低延迟，吞吐能力低，无法保证精确一致性，必须独立集群 ，慢慢的就被抛弃了
– Spark Streaming：非实时，慢，吞吐高，依赖yarn资源利用率高 (微批处理 -》 准实时的效果)
并不能算是实时的处理引擎，也是批处理，只不过，每个批次很小，然后处理起来很快。让我们感觉有实时的效果。
– Flink：集成以上两种框架的优点，具备丰富的时间流式窗口概念
就是真正意义上的实时处理，真的会来一条数据，就处理一条数据。
二、 处理无界和有界数据
任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。
数据可以被作为 无界 或者 有界 流来处理。
无界流 有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。
有界流 有定义流的开始，也有定义流的结束。有界流可以在摄取所有数据后再进行计算。有界流所有数据可以被排序，所以并不需要有序摄取。有界流处理通常被称为批处理
Flink的组件栈有哪些？
根据 Flink 官网描述，Flink 是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件。
自下而上，每一层分别代表：
1.Deploy 层：该层主要涉及了Flink的部署模式，在上图中我们可以看出，Flink 支持包括local、Standalone、Cluster、Cloud等多种部署模式 。
2.Runtime 层： Runtime层提供了支持 Flink 计算的核心实现，比如：支持分布式 Stream 处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等，为上层API层提供基础服务 。
3.API层：API 层主要实现了面向流(Stream)处理和批(Batch)处理API，其中面向流处理对应DataStream API，面向批处理对应DataSet API，后续版本，Flink有计划将DataStream和DataSet API进行统一 。
4. Libraries层：该层称为Flink应用框架层，根据API层的划分，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。面向流处理支持：CEP(复杂事件处理)、基于SQL-like的操作(基于Table的关系操作)；面向批处理支持：FlinkML(机器学习库)、Gelly(图处理)。
Flink集群有哪些角色？各自有什么作用？
Flink 程序在运行时主要有TaskManager，JobManager，Client三种角色。
JobManager扮演着集群中的管理者Master的角色，它是整个集群的协调者，负责接收Flink Job，协调检查点，Failover 故障恢复等，同时管理Flink集群中从节点TaskManager。
TaskManager是实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task，每个TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报。
Client是Flink程序提交的客户端，当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理，所以Client需要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给JobManager。
