产生背景
实时流数据的处理需求变多
需要优秀的流处理引擎:
实现低延迟，高吞吐，容错性，窗口时间语义化，编程效率高与运行效果好。
之前的工具
sotrm
优点：低延迟 缺点：其他要求较差
spark streaming
优点：高吞吐量，容错性高 缺点：其他要求较差
flink介绍
功能：
用在要求严格的实时流处理场景。
实现：
数据处理过程抽象，source->Transform->Sink.。
架构设计
分层说明
物理层布署层-deploy层：
负责解决flink的部署模式问题。通过这层可以选择不同的部署平台。
Runtime核心层：
核心实现层，给上层接口提供服务。
将DataStream和DataSet转成统一的可执行的Task Operator，达到在流式计算引擎下同时处理
批量计算和流式计算的目的。
API&Libraries层
负责更好的开发用户体验。
提供了流计算和批处理的接口。（Gelly库，FlinkML机器学习库）
API包括DataStreamAPI和DataSetAPI。
运行模式
本地运行模式
用于测试。
standalone模式
纯flink计算场景，商用场景极少。
集群运行模式
运行在yarn或者mesos的等。
session模式
集群生命周期：从客户端连接到集群到手动停止session为止。
资源隔离：TaskManager slot 由 ResourceManager 在提交作业时分配，
并在作业完成时释放。局限在于在出现jobManager错误时，会影响其他作业。
工作流程特征说明：多个flinkJob向一个flinkSession提交作业，并由其管理。
per-job模式
集群生命周期：yarn为提交的作业启动集群 --客户端从集群请求资源启动jobManager --把作业给dispatcher
–惰性分配TaskManager --作业完成则拆除flinkjob。
资源隔离：Jobmanager中的错误只影响一个作业。
工作流程特征说明：多个flinkJob向一个yarn生成的flinkSession提交作业，由
作业所属的FlinkSession管理自己的Flink作业。
application模式
集群生命周期：提交jar包到hdfs --jobManager拉取所需资源 --由运行jobManager的集群入口节点
机器调用main方法提取JobGarph，作为解析提供客户端和集群的交互，到作业结束。
资源隔离：ResourceManager和Diapatcher作用于单个的flink程序。
工作流程特征说明：将各个环节更进一步进行专用化处理，
相当于每个FlinkJob都有一套专用的服务角色进程。
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本地布署模式：demo、代码测试场景。
Session模式：集群资源充分、频繁任务提交、小作业居多、实时性要求高的场景。
Per-Job模式：作业少、大作业、实时性要求低的场景。
Application模式：实时性要求不太高、安全性有一定要求均可以使用，普遍适用性最强。
运行流程
角色说明
进程：JobManager和TaskManager。
JobManager：决定task调度，失败反馈，恢复失败等。
ResourceManager：提供、回收、分配 - 它管理 task slots，这是 Flink 集群中资源调度的最小单位。
Dispatcher：REST接口，提交flink应用程序执行，给提交的作业启动新JobMaster。
JobMaster：管理单个JobGraph的执行。
TaskManager：缓存交换数据流，至少有一个，最小单位时task slot
client：准备数据流发送给JobManager。
actor system：消息传递的中间件。
yarn模式提交任务流程
