抽象层次
levels_of_abstraction
- 最低级的抽象接口是状态化的数据流接口（stateful streaming）。这个接口是通过 ProcessFunction 集成到 DataStream API 中的。该接口允许用户自由的处理来自一个或多个流中的事件，并使用一致的容错状态。另外，用户也可以通过注册 event time 和 processing time 处理回调函数的方法来实现复杂的计算。
- 大部分程序通常会使用以 DataStream API（有界/无界数据流）、DataSet API（有界数据集）为代表的 Core APIs，并不会使用低级抽象接口。这些API为数据处理提供了大量的通用模块（common building block），包括用户定义的各种各样的变换（transformations）、连接（joins）、聚合（aggregations）、窗口（windows）、状态（state）等等。DataStream API 集成了 low level 处理函数，使得对一些特定的操作提供更低层次的抽象。此外，DataSet API 也为有界数据集提供了一些补充的编程原语，例如循环（loops）、迭代（iterations）等。
- Table API 是一种以数据表为核心地声明式 DSL，能够动态地修改表（表示流时）。Table API 的是一种（扩展的）关系型模型：每个都有一个 schema（类似于关系型数据库中的表结构），API也提供以下操作： select，project，join，group by，aggregate等。Table API 程序定义的是应该执行什么样的逻辑操作，而不是直接准确地指定程序代码运行的具体步骤。尽管 Table API 可以通过各式各样的自定义函数进行扩展，但是它在表达能力上仍然比不上 Core APIs，不过在使用上更简练（可以减少很多代码）。此外，Table API 程序在运行之前也会使用一个优化器对程序进行优化。用户可以在 tables 与 DataStream/DataSet 之间进行无缝切换，程序也可以混合使用 Table API 和 DataStream/DataSet APIs。
- Flink 提供的最高级接口是 SQL。这个层次的抽象接口和 Table API 非常相似，包括语法和接口的表现能力，唯一的区别是通过 SQL 查询语言实现程序。SQL 抽象接口和 Table API 的交互非常紧密，而且 SQL 查询也可以在 Table API 中定义的表上执行。
程序与数据流（Dataflow）
Flink 程序的基础构建单元是流（streams） 与转换（transformations）。DataSet API 中使用的数据集也是一种流。数据流（stream）就是一组永远不会停止的数据记录流，而转换（transformation）是将一个或多个流作为输入，并生成一个或多个输出流的操作。
执行时，Flink程序映射到 streaming dataflows，由流（streams）和转换操作（transformation operators）组成。每个 dataflow 从一个或多个源（source）开始，在一个或多个接收器（sink）中结束。dataflow 类似于有向无环图（DAG）。虽然可以通过迭代构造器生成某些特殊形式的环，但为了简化说明，大部分情况下我们不考虑这种结构。
通常情况下程序中的 transformation 和数据流图（dataflow）中的 operator 是一一对应的。不过有的时候也会出现一个 transformation 由多个operators 组成的情况。
Dataflow
并发数据流
Flink 程序是分布式、并发执行的。运行过程中，一个数据流可能会有一个或多个流分区（stream partitions），而一个 operator 也可能会有一个或多个运算子任务（operator subtasks）。运算子任务之间都是相互独立的，在不同的线程中运行的，可能在不同的机器或容器（container）上执行。运算子任务的数量由指定运算符（operator）的并发数确定。数据流的并发数就是它所生成的运算符的并发数。同一程序中不同的运算符可以有不同等级的并发量。
parallel_dataflow
数据流可以使用一对一的模式（one-to-one pattern）在两个运算符之间传输，也可以使用重分发模式（redistributing pattern）：
- 一对一模式，例如上图中 Source 和 map() 运算符之间的数据流。数据流中元素的分组和顺序会保持不变。也就是说，map() 运算符的子任务[1]所看见的元素与 Source 运算符的子任务[1]所生成的元素的顺序完全一致。
- 重分发模式，例如上图中 map() 和 keyBy/window 运算符之间的数据流，以及 keyby/window 和 Sink 运算符之间的数据流。数据流所在的分区会改变。每个运算子任务会发送数据到不同的下游运算子任务（根据不同的运算转换）。例如 keyby() 运算符（通过对 key 进行哈希计算来重分区），boradcast() 和 rebalance()（随机重分区）就是重分发模式的例子。在此模式下，元素间的顺序只保留在每对发送-接收子任务中（例如 map() [1]和 keyBy/window[2]）。尽管在子任务之间每个 key 的顺序都是确定的，但是由于程序的并发引入了不确定性，最终到达 Sink 的元素顺序就不能保证与一开始的元素顺序完全一致。
窗口
聚合事件（counts、sums 等）在流和批处理过程的工作模式完全不同。例如，计算数据流中的所有元素的个数是无法实现的，因为流在概念上是无限无边界的。因此，数据流的聚合操作都是由窗口（window）限定了范围来计算的，例如，“计算过去五分钟的元素个数”，“对最后100个元素求和”等。窗口可以时间驱动（例如以30秒为单位）或者数据驱动（例如以100个元素为单位）。有多种不同类型的窗口，例如，数据不重叠的滚动窗口（tumbling window）、数据重叠的滑动窗口（sliding window），以及以非活动状态为间隔的会话窗口（session window）。
window
时间
流式计算程序中的时间概念（例如在定义窗口时经常会用到的时间）有以下几种含义：
- 事件时间（Event Time），是指事件发生的时间，通常在事件的内容中由时间戳表示。
- 接入时间（Ingestion Time），是指事件在 source 运算符中进入 Flink 数据流的时间。
- 处理时间（Processing Time），是指运算符在执行时间类操作时的本地时间。
time_model
有状态操作
虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件，但有些操作会记录多个事件之间的信息（例如窗口运算符）。这种操作就称为有状态的操作（stateful）。
有状态操作的状态可以理解成是以键值对（key/value）形式存储。这个状态的分区和分布是和数据流严格绑定在一起的。因此，在 keyBy() 函数执行之后，只能在带键的数据流中访问 key/value 状态，而且也只能获取与当前事件的主键相对应的值。数据流的键和状态的严格对应，确保了所有状态更新都是本地操作，同时也保证了事务的一致性。这种方式也使得Flink可以透明地重分发状态，调整数据流分区。
stateful
容错检查点
Flink 通过流重放（stream replay）和检查点机制（checkpoint）结合的方式实现了容错能力。检查点与每个输入流中的特定一点以及每个操作的相应状态相关。数据流可以从检查点恢复来保持一致性（exactly-once的语义），通过恢复操作的状态和从检查点开始重放事件。检查点间隔是对程序的容错能力与恢复时间（需要重发的事件数量）的平衡手段。
批处理操作
Flink 将批处理看作一种特殊的流处理，只是数据流有界的特例。DataSet 也被看作一种流数据。流式计算程序中的很多概念也能应用到批处理程序中，除了以下几处不同：
- 批处理程序的容错机制不使用检查点机制。而是通过完全重发所有数据流实现的，因为输入数据是有界的。这样，恢复过程中的开销可能更大一些，但是由于没有了检查点，正常处理过程的开销反而更小。
- DataSet API 中的有状态操作没有使用键/值（key/value）索引存储，而是使用了简化的 in-memory/out-of-core 数据结构，
- DataSet API 引入了特殊的同步（基于 superstep）迭代接口，该接口仅能用于有界数据流。
