flink名词解释
1、有限数据流即数据已经产生，数据大小已经确定，数据有限，可以做离线计算。
2、无线数据流即数据一旦产生，不知道什么时候结束，比如数据写入kafka,数据无限，可以做实时计算。
3、Task(任务) Task是一个阶段多个功能相同的subTask的集合，类似于spark中的Taskset。
4、**subTask（子任务）**subTask是flink任务中最小执行单元，是一个java类的实例，有属性和方法，完成具体的计算逻辑。
5、**Operator Chains(算子链)**没有Shuffer的多个算子合并在一个subTask中，就形成了Operator Chains,类似于spark的pipeline。
6、**slot(插槽)**flink中计算资源进行隔离的单元，一个slot中可以运行多个subTask,但是这些subTask必须是来自同一个application的不同阶段的subTask。
Flink架构体系介绍
Flink真正用来做执行操作的，叫做Worker,进程在不同的环境模式下运行，如：使用Standalone集群模式启动，JobManager叫StandaloneSessionClusterEntrypoint,TaskManager叫TaskManagerRunner,使用yarn模式启动，进程又有所不同。
JobManager介绍：
JobManager也称之为Master,用于协调分布式执行，它用来调度task,协调检查点，协调失败时恢复等，Flink运行时至少存在一个Master,如果配置高可用模式，则会有多个Master,它们其中有一个是Lender,其他的都是Standby。
TaskManager介绍：
也称之为Worker,用于执行一个dataflow的Task,数据缓冲和DataStream的数据交换，Flink运行时至少存在一个Worker,TaskManager和JobManager可以直接运行在物理机上，或者运行在Yarn这样的资源调度框架上，TaskManager通过网络连接到JobManager，通过RPC通信告知自身的可用性进而获得任务分配。
Flink架构流程介绍 解释一：
TaskManager相当于给task提供执行环境，JobManager相当于主节点，TaskManager相当于从节点，JobManager用来负责管理，TaskManager用来执行具体task,他们之间也要通过网络进行RPC通信,RPC通信底层是Akka,我们还会用一个客户端，客户端用来提交任务。
客户端提交任务，首先会与JobManager进行通信，我们在本地写程序，程序会构建成一个类似spark的DAG(在flink中叫DATAFlow graph)，将dataflow graph提交到JobManager,JobManager会将dataflow graph切分成多个task,将Task调度到TaskManager中执行。
使用客户端提交任务：
- 使用命令行提交
- 使用web界面提交
Flink架构流程介绍 解释二
了解大数据实时计算
1、Program Code：我们编写的 Flink 应用程序代码
2、Job Client：Job Client 不是 Flink 程序执行的内部部分，但它是任务执行的起点。Job Client 负责接受用户的程序代码，然后创建数据流，将数据流提交给 Job Manager 以便进一步执行。执行完成后，Job Client 将结果返回给用户
3、Job Manager：主进程（也称为作业管理器）协调和管理程序的执行。它的主要职责包括安排任务，管理 checkpoint ，故障恢复等。机器集群中至少要有一个 master，master 负责调度 task，协调 checkpoints 和容灾，高可用设置的话可以有多个 master，但要保证一个是 leader, 其他是 standby; Job Manager 包含 Actor system、Scheduler、Check pointing 三个重要的组件
4、Task Manager：从 Job Manager 处接收需要部署的 Task。Task Manager 是在 JVM 中的一个或多个线程中执行任务的工作节点。任务执行的并行性由每个 Task Manager 上可用的任务槽（Slot 个数）决定。每个任务代表分配给任务槽的一组资源。例如，如果 Task Manager 有四个插槽，那么它将为每个插槽分配 25％ 的内存。可以在任务槽中运行一个或多个线程。同一插槽中的线程共享相同的 JVM。
同一 JVM 中的任务共享 TCP 连接和心跳消息。Task Manager 的一个 Slot 代表一个可用线程，该线程具有固定的内存，注意 Slot 只对内存隔离，没有对 CPU 隔离。默认情况下，Flink 允许子任务共享 Slot，即使它们是不同 task 的 subtask，只要它们来自相同的 job。这种共享可以有更好的资源利用率。
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