flink ml支持 tensorflow吗？

Flink ML支持TensorFlow。TensorFlow的一大优势是其静态运算图能够导出成GraphDef或者SavedModel格式，然后用别的语言（如C++或Java）加载，这常用于一些工业场景，也可以配合其他部署工具使用，比如tensorflow serving。Flink对TensorFlow提供了支持，使得流式计算框架能够与TensorFlow结合使用。

Flink ML 通过特定的项目支持TensorFlow，以实现机器学习算子。具体来说：

1. dl-on-flink 项目：这是 Flink ML 的一个项目，它允许使用 TensorFlow 作为后端来实现 Flink ML 算子。这意味着开发者可以利用 TensorFlow 的能力和灵活性在 Flink 上进行机器学习模型的训练和部署。
2. clink 项目：另一个项目是 clink，它提供了基础设施，方便开发者使用 C++ 来实现 Flink ML 算子，这对于需要极低延迟的场景非常有用，比如在线特征处理。
3. ML Framework 和 ML Operator 模块：Flink 运行环境上抽象出的 ML Framework 和 ML Operator 模块负责连接 Flink 和其他计算引擎，包括 TensorFlow。这允许将 Flink 和 Machine Learning Cluster 结合起来，以支持不同的计算引擎。
4. Alink：值得一提的是，Alink 是最早基于 Flink 的机器学习生态项目，它包含丰富的机器学习算法，并且已经在服务大量云上的客户。

综上所述，Flink ML 生态系统确实支持 TensorFlow，这使得 Flink 能够更好地服务于需要利用 TensorFlow 进行机器学习任务的用户和开发者。通过这些项目和模块，Flink 用户可以享受到 Flink 流处理能力与 TensorFlow 机器学习能力的结合，从而在大数据场景下实现高效的机器学习解决方案。

Apache Flink是一个流批统一的大数据处理引擎，Flink ML是其机器学习库。截至我最后的知识更新时间（2023年），Apache Flink本身并没有直接集成TensorFlow作为其机器学习组件。不过，用户可以通过自定义算子等方式间接地将TensorFlow计算嵌入到Flink的数据流处理中。最新的Flink版本或社区可能已经发展出更紧密的集成方案，请查阅最新文档以获取准确信息。