一、Flink编程数据流模型
1.1、Flink – API封装
Flink 提供不同级别的API封装来支持流/批处理应用程序。
1.2、Flink-编程数据流
- Source：一个不会结束的数据记录流。
- Transformations：使用一个或多个数据流作为输入，生成一个或多个数据流结果。
- Sink：输出数据流。
1.3、Flink-并行数据流
- One-to-One stream
- Redistributing
1.4、Flink-Windows
聚合操作（如counts，sums）在streams上的操作和batch processing上面有很大不同。例如，统计流中所有记录的个数是不可能的，因为一般流是不会结束的。所以在流上执行聚合操作，例如count，那么是会被指定为windows范围，例如最近5分钟的count或sum最近的100条记录。
Windows可以时间驱动（每30秒）或数据驱动（每100个记录）
1.5、Flink-Time
- Event Time
数据生成的时间。 - Ingestion time
数据进入Flink的时间。 - Processing Time
使用time-based 操作时的时间。
二、Flink核心概念
2.1、任务和算子链
分布式计算中，Flink 将算子（operator）的 subtask 链接（chain）成 task。
每个 task 由一个线程执行。把算子链接成 tasks 能够减少线程间切换和缓冲的开销，在降低延迟的同时提高了整体吞吐量。
2.2、JobManager，TaskManager，Clients
JobManagers （也称为 masters）协调分布式计算。它们负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复等。每个 Job 至少会有一个 JobManager。高可用部署下会有多个 JobManagers，其中一个作为 leader，其余处于 standby 状态。
TaskManagers（也称为 workers）执行 dataflow 中的 tasks（准确来说是 subtasks ），并且缓存和交换数据 streams。每个 Job 至少会有一个 TaskManager。
客户端虽然不是运行时（runtime）和作业执行时的一部分，但它是被用作准备和提交 dataflow 到 JobManager 的。提交完成之后，客户端可以断开连接，也可以保持连接来接收进度报告。
2.3、Task Slots和资源
每个worker（TaskManager）都是一个JVM进程，并且可以在不同的线程中执行一个或多个 subtasks。为了控制 worker 接收 task 的数量，worker 拥有所谓的task slots（至少一个）。
每个task slots代表TaskManager的一份固定资源子集。例如，具有三个slots的 TaskManager 会将其管理的内存资源分成三等份给每个slot。划分资源意味着subtask之间不会竞争资源，但是也意味着它们只拥有固定的资源。（资源并不包含CPU资源，当前slots之间只是划分任务的内存资源。）
通过调整slot的数量，用户可以决定subtasks的隔离方式。每个TaskManager有一个slot意味着每组task在一个单独的JVM中运行（例如，在一个单独的容器中启动）。拥有多个slots意味着多个subtasks共享同一个JVM。Tasks在同一个 JVM 中共享 TCP 连接（通过多路复用技术）和心跳信息（heartbeat messages）。它们还可能共享数据集和数据结构，从而降低每个 task 的开销。
默认情况下，Flink允许subtasks共享 slots，即使它们是不同tasks的subtasks，只要它们来自同一个job。因此，一个slot可能会负责这个 job 的整个管道（pipeline）。
允许 slot sharing 有两个好处：
- Flink 集群需要与job中使用的最高并行度一样多的 slots。这样不需要计算作业总共包含多少个tasks（具有不同并行度）。
- 更好的资源利用率。在没有slot sharing的情况下，简单的 subtasks（source/map()）将会占用和复杂的subtasks（window）一样多的资源。通过slot sharing，将示例中的并行度从2增加到6可以充分利用slot的资源，同时确保繁重的 subtask 在 TaskManagers 之间公平地获取资源。
