Flink 的组件栈有哪些？

自下而上，每一层分别代表：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。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。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。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）。