Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
1.Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，主要用Java代码实现。
2.Apache Flink作为Apache的顶级项目，Flink集众多优点于一身，包括快速、可靠可扩展、完全兼容Hadoop、使用简便、表现卓越等。
现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证；而批处理需要支持高吞吐、高效处理，所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法，或者通过一个独立的开源框架来实现其中一种处理方案。例如，实现批处理的开源方案有MapReduce、Tez、Crunch、Spark，实现流处理的开源方案有Samza、Storm。
Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说Flink作为流处理看待时，其输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），分别提供了流处理和批处理API，而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。
关于Flink所支持的特性，这里通过分类的方式简单梳理一下。
Flink以层级系统形式组织其软件栈，不同层的栈建立在其下层基础上。 运行时层以JobGraph形式接收程序。JobGraph即为一个一般化的并行数据流图（data flow），它拥有任意数量的Task来接收和产生data stream。 DataStream API和DataSet API都会使用单独编译的处理方式生成JobGraph。DataSet API使用optimizer来决定针对程序的优化方法，而DataStream API则使用stream builder来完成该任务。 在执行JobGraph时，Flink提供了多种候选部署方案（如local，remote，YARN等）。 Flink附随了一些产生DataSet或DataStream API程序的的类库和API：处理逻辑表查询的Table，机器学习的FlinkML，图像处理的Gelly，复杂事件处理的CEP。
Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。
Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。一个Streaming Dataflow是由一组Stream和Transformation Operator组成，它类似于一个DAG图，在启动的时候从一个或多个Source Operator开始，结束于一个或多个Sink Operator。
一个Stream可以被分成多个Stream分区（Stream Partitions），一个Operator可以被分成多个Operator Subtask，每一个Operator Subtask是在不同的线程中独立执行的。一个Operator的并行度，等于Operator Subtask的个数，一个Stream的并行度总是等于生成它的Operator的并行度。
One-to-one模式 比如从Source[1]到map()[1]，它保持了Source的分区特性（Partitioning）和分区内元素处理的有序性，也就是说map()[1]的Subtask看到数据流中记录的顺序，与Source[1]中看到的记录顺序是一致的。
Redistribution模式 这种模式改变了输入数据流的分区，比如从map()[1]、map()[2]到keyBy()/window()/apply()[1]、keyBy()/window()/apply()[2]，上游的Subtask向下游的多个不同的Subtask发送数据，改变了数据流的分区，这与实际应用所选择的Operator有关系。
Flink分布式执行环境中，会将多个Operator Subtask串起来组成一个Operator Chain，实际上就是一个执行链，每个执行链会在TaskManager上一个独立的线程中执行。
处理Stream中的记录时，记录中通常会包含各种典型的时间字段：
Event Time：表示事件创建时间 Ingestion Time：表示事件进入到Flink Dataflow的时间 Processing Time：表示某个Operator对事件进行处理的本地系统时间
Flink使用WaterMark衡量时间的时间，WaterMark携带时间戳t，并被插入到stream中。
WaterMark的含义是所有时间t’< t的事件都已经发生。 针对乱序的的流，WaterMark至关重要，这样可以允许一些事件到达延迟，而不至于过于影响window窗口的计算。 并行数据流中，当Operator有多个输入流时，Operator的event time以最小流event time为准。
Flink支持基于时间窗口操作，也支持基于数据的窗口操作： 窗口分类：
按分割标准划分：timeWindow、countWindow按窗口行为划分：Tumbling Window、Sliding Window、自定义窗口用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。当一个Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。一个Streaming Dataflow是由一组Stream和Transformation Operator组成，它类似于一个DAG图，在启动的时候从一个或多个Source Operator开始，结束于一个或多个Sink Operator。 下面是一个由Flink程序映射为Streaming Dataflow的示意图，如下所示： 上图中，FlinkKafkaConsumer是一个Source Operator，map、keyBy、timeWindow、apply是Transformation Operator，RollingSink是一个Sink Operator。
在Flink中，程序天生是并行和分布式的：一个Stream可以被分成多个Stream分区（Stream Partitions），一个Operator可以被分成多个Operator Subtask，每一个Operator Subtask是在不同的线程中独立执行的。一个Operator的并行度，等于Operator Subtask的个数，一个Stream的并行度总是等于生成它的Operator的并行度。 有关Parallel Dataflow的实例，如下图所示： 上图Streaming Dataflow的并行视图中，展现了在两个Operator之间的Stream的两种模式：
比如从Source[1]到map()[1]，它保持了Source的分区特性（Partitioning）和分区内元素处理的有序性，也就是说map()[1]的Subtask看到数据流中记录的顺序，与Source[1]中看到的记录顺序是一致的。
这种模式改变了输入数据流的分区，比如从map()[1]、map()[2]到keyBy()/window()/apply()[1]、keyBy()/window()/apply()[2]，上游的Subtask向下游的多个不同的Subtask发送数据，改变了数据流的分区，这与实际应用所选择的Operator有关系。 另外，Source Operator对应2个Subtask，所以并行度为2，而Sink Operator的Subtask只有1个，故而并行度为1。
在Flink分布式执行环境中，会将多个Operator Subtask串起来组成一个Operator Chain，实际上就是一个执行链，每个执行链会在TaskManager上一个独立的线程中执行，如下图所示： 上图中上半部分表示的是一个Operator Chain，多个Operator通过Stream连接，而每个Operator在运行时对应一个Task；图中下半部分是上半部分的一个并行版本，也就是对每一个Task都并行化为多个Subtask。
Flink支持基于时间窗口操作，也支持基于数据的窗口操作，如下图所示： 上图中，基于时间的窗口操作，在每个相同的时间间隔对Stream中的记录进行处理，通常各个时间间隔内的窗口操作处理的记录数不固定；而基于数据驱动的窗口操作，可以在Stream中选择固定数量的记录作为一个窗口，对该窗口中的记录进行处理。
有关窗口操作的不同类型，可以分为如下几种：倾斜窗口（Tumbling Windows，记录没有重叠）、滑动窗口（Slide Windows，记录有重叠）、会话窗口（Session Windows），具体可以查阅相关资料。
在处理Stream中的记录时，记录中通常会包含各种典型的时间字段，Flink支持多种时间的处理，如下图所示： 上图描述了在基于Flink的流处理系统中，各种不同的时间所处的位置和含义，其中，Event Time表示事件创建时间，Ingestion Time表示事件进入到Flink Dataflow的时间 ，Processing Time表示某个Operator对事件进行处理事的本地系统时间（是在TaskManager节点上）。这里，谈一下基于Event Time进行处理的问题，通常根据Event Time会给整个Streaming应用带来一定的延迟性，因为在一个基于事件的处理系统中，进入系统的事件可能会基于Event Time而发生乱序现象，比如事件来源于外部的多个系统，为了增强事件处理吞吐量会将输入的多个Stream进行自然分区，每个Stream分区内部有序，但是要保证全局有序必须同时兼顾多个Stream分区的处理，设置一定的时间窗口进行暂存数据，当多个Stream分区基于Event Time排列对齐后才能进行延迟处理。所以，设置的暂存数据记录的时间窗口越长，处理性能越差，甚至严重影响Stream处理的实时性。
有关基于时间的Streaming处理，可以参考官方文档，在Flink中借鉴了Google使用的WaterMark实现方式，可以查阅相关资料。
Flink系统的架构与Spark类似，是一个基于Master-Slave风格的架构，如下图所示： Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程。在Local模式下，会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程。当Flink程序提交后，会创建一个Client来进行预处理，并转换为一个并行数据流，这是对应着一个Flink Job，从而可以被JobManager和TaskManager执行。在实现上，Flink基于Actor实现了JobManager和TaskManager，所以JobManager与TaskManager之间的信息交换，都是通过事件的方式来进行处理。
如上图所示，Flink系统主要包含如下3个主要的进程：
JobManager是Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job，调度组成Job的多个Task的执行。同时，JobManager还负责收集Job的状态信息，并管理Flink集群中从节点TaskManager。JobManager所负责的各项管理功能，它接收到并处理的事件主要包括：
（1）RegisterTaskManager 在Flink集群启动的时候，TaskManager会向JobManager注册，如果注册成功，则JobManager会向TaskManager回复消息AcknowledgeRegistration。
（2）SubmitJob Flink程序内部通过Client向JobManager提交Flink Job，其中在消息SubmitJob中以JobGraph形式描述了Job的基本信息。
（3）CancelJob 请求取消一个Flink Job的执行，CancelJob消息中包含了Job的ID，如果成功则返回消息CancellationSuccess，失败则返回消息CancellationFailure。
（4）UpdateTaskExecutionState TaskManager会向JobManager请求更新ExecutionGraph中的ExecutionVertex的状态信息，更新成功则返回true。
（5）RequestNextInputSplit 运行在TaskManager上面的Task，请求获取下一个要处理的输入Split，成功则返回NextInputSplit。
（6）JobStatusChanged ExecutionGraph向JobManager发送该消息，用来表示Flink Job的状态发生的变化，例如：RUNNING、CANCELING、FINISHED等。
TaskManager也是一个Actor，它是实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task。每个TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报。TaskManager端可以分成两个阶段：
(1)注册阶段 TaskManager会向JobManager注册，发送RegisterTaskManager消息，等待JobManager返回AcknowledgeRegistration，然后TaskManager就可以进行初始化过程。
(2)可操作阶段 该阶段TaskManager可以接收并处理与Task有关的消息，如SubmitTask、CancelTask、FailTask。如果TaskManager无法连接到JobManager，这是TaskManager就失去了与JobManager的联系，会自动进入“注册阶段”，只有完成注册才能继续处理Task相关的消息。
当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理，所以Client需要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给JobManager。Client会将用户提交的Flink程序组装一个JobGraph， 并且是以JobGraph的形式提交的。一个JobGraph是一个Flink Dataflow，它由多个JobVertex组成的DAG。其中，一个JobGraph包含了一个Flink程序的如下信息：JobID、Job名称、配置信息、一组JobVertex等。
Flink是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件。Flink分层的组件栈如下图所示： 下面，我们自下而上，分别针对每一层进行解释说明：
该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN）、云（GCE/EC2）。Standalone部署模式与Spark类似，这里，我们看一下Flink on YARN的部署模式，如下图所示： 了解YARN的话，对上图的原理非常熟悉，实际Flink也实现了满足在YARN集群上运行的各个组件：Flink YARN Client负责与YARN RM通信协商资源请求，Flink JobManager和Flink TaskManager分别申请到Container去运行各自的进程。通过上图可以看到，YARN AM与Flink JobManager在同一个Container中，这样AM可以知道Flink JobManager的地址，从而AM可以申请Container去启动Flink TaskManager。待Flink成功运行在YARN集群上，Flink YARN Client就可以提交Flink Job到Flink JobManager，并进行后续的映射、调度和计算处理。
Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现，比如：支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等，为上层API层提供基础服务。
API层主要实现了面向无界Stream的流处理和面向Batch的批处理API，其中面向流处理对应DataStream API，面向批处理对应DataSet API。
该层也可以称为Flink应用框架层，根据API层的划分，在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。面向流处理支持：CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批处理支持：FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）。
Flink基于Checkpoint机制实现容错，它的原理是不断地生成分布式Streaming数据流Snapshot。在流处理失败时，通过这些Snapshot可以恢复数据流处理。理解Flink的容错机制，首先需要了解一下Barrier这个概念： Stream Barrier是Flink分布式Snapshotting中的核心元素，它会作为数据流的记录被同等看待，被插入到数据流中，将数据流中记录的进行分组，并沿着数据流的方向向前推进。每个Barrier会携带一个Snapshot ID，属于该Snapshot的记录会被推向该Barrier的前方。因为Barrier非常轻量，所以并不会中断数据流。带有Barrier的数据流，如下图所示： 基于上图，我们通过如下要点来说明：
出现一个Barrier，在该Barrier之前出现的记录都属于该Barrier对应的Snapshot，在该Barrier之后出现的记录属于下一个Snapshot 来自不同Snapshot多个Barrier可能同时出现在数据流中，也就是说同一个时刻可能并发生成多个Snapshot 当一个中间（Intermediate）Operator接收到一个Barrier后，它会发送Barrier到属于该Barrier的Snapshot的数据流中，等到Sink Operator接收到该Barrier后会向Checkpoint Coordinator确认该Snapshot，直到所有的Sink Operator都确认了该Snapshot，才被认为完成了该Snapshot 这里还需要强调的是，Snapshot并不仅仅是对数据流做了一个状态的Checkpoint，它也包含了一个Operator内部所持有的状态，这样才能够在保证在流处理系统失败时能够正确地恢复数据流处理。也就是说，如果一个Operator包含任何形式的状态，这种状态必须是Snapshot的一部分。 Operator的状态包含两种：一种是系统状态，一个Operator进行计算处理的时候需要对数据进行缓冲，所以数据缓冲区的状态是与Operator相关联的，以窗口操作的缓冲区为例，Flink系统会收集或聚合记录数据并放到缓冲区中，直到该缓冲区中的数据被处理完成；另一种是用户自定义状态（状态可以通过转换函数进行创建和修改），它可以是函数中的Java对象这样的简单变量，也可以是与函数相关的Key/Value状态。 对于具有轻微状态的Streaming应用，会生成非常轻量的Snapshot而且非常频繁，但并不会影响数据流处理性能。Streaming应用的状态会被存储到一个可配置的存储系统中，例如HDFS。在一个Checkpoint执行过程中，存储的状态信息及其交互过程，如下图所示： 在Checkpoint过程中，还有一个比较重要的操作——Stream Aligning。当Operator接收到多个输入的数据流时，需要在Snapshot Barrier中对数据流进行排列对齐，如下图所示： 具体排列过程如下：
Operator从一个incoming Stream接收到Snapshot Barrier n，然后暂停处理，直到其它的incoming Stream的Barrier n（否则属于2个Snapshot的记录就混在一起了）到达该Operator接收到Barrier n的Stream被临时搁置，来自这些Stream的记录不会被处理，而是被放在一个Buffer中一旦最后一个Stream接收到Barrier n，Operator会emit所有暂存在Buffer中的记录，然后向Checkpoint Coordinator发送Snapshot n继续处理来自多个Stream的记录基于Stream Aligning操作能够实现Exactly Once语义，但是也会给流处理应用带来延迟，因为为了排列对齐Barrier，会暂时缓存一部分Stream的记录到Buffer中，尤其是在数据流并行度很高的场景下可能更加明显，通常以最迟对齐Barrier的一个Stream为处理Buffer中缓存记录的时刻点。在Flink中，提供了一个开关，选择是否使用Stream Aligning，如果关掉则Exactly Once会变成At least once。
在JobManager端，会接收到Client提交的JobGraph形式的Flink Job，JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph，如下图所示： 通过上图可以看出： JobGraph是一个Job的用户逻辑视图表示，将一个用户要对数据流进行的处理表示为单个DAG图（对应于JobGraph），DAG图由顶点（JobVertex）和中间结果集（IntermediateDataSet）组成，其中JobVertex表示了对数据流进行的转换操作，比如map、flatMap、filter、keyBy等操作，而IntermediateDataSet是由上游的JobVertex所生成，同时作为下游的JobVertex的输入。
而ExecutionGraph是JobGraph的并行表示，也就是实际JobManager调度一个Job在TaskManager上运行的逻辑视图，它也是一个DAG图，是由ExecutionJobVertex、IntermediateResult（或IntermediateResultPartition）组成，ExecutionJobVertex实际对应于JobGraph图中的JobVertex，只不过在ExecutionJobVertex内部是一种并行表示，由多个并行的ExecutionVertex所组成。另外，这里还有一个重要的概念，就是Execution，它是一个ExecutionVertex的一次运行Attempt，也就是说，一个ExecutionVertex可能对应多个运行状态的Execution，比如，一个ExecutionVertex运行产生了一个失败的Execution，然后还会创建一个新的Execution来运行，这时就对应这个2次运行Attempt。每个Execution通过ExecutionAttemptID来唯一标识，在TaskManager和JobManager之间进行Task状态的交换都是通过ExecutionAttemptID来实现的。
下面看一下，在物理上进行调度，基于资源的分配与使用的一个例子，来自官网，如下图所示： 说明如下：
左上子图：有2个TaskManager，每个TaskManager有3个Task Slot 左下子图：一个Flink Job，逻辑上包含了1个data source、1个MapFunction、1个ReduceFunction，对应一个JobGraph 左下子图：用户提交的Flink Job对各个Operator进行的配置——data source的并行度设置为4，MapFunction的并行度也为4，ReduceFunction的并行度为3，在JobManager端对应于ExecutionGraph 右上子图：TaskManager 1上，有2个并行的ExecutionVertex组成的DAG图，它们各占用一个Task Slot 右下子图：TaskManager 2上，也有2个并行的ExecutionVertex组成的DAG图，它们也各占用一个Task Slot 在2个TaskManager上运行的4个Execution是并行执行的
机器学习和图计算应用，都会使用到迭代计算，Flink通过在迭代Operator中定义Step函数来实现迭代算法，这种迭代算法包括Iterate和Delta Iterate两种类型，在实现上它们反复地在当前迭代状态上调用Step函数，直到满足给定的条件才会停止迭代。下面，对Iterate和Delta Iterate两种类型的迭代算法原理进行说明：
（1）Iterate Iterate Operator是一种简单的迭代形式：每一轮迭代，Step函数的输入或者是输入的整个数据集，或者是上一轮迭代的结果，通过该轮迭代计算出下一轮计算所需要的输入（也称为Next Partial Solution），满足迭代的终止条件后，会输出最终迭代结果，具体执行流程如下图所示： Step函数在每一轮迭代中都会被执行，它可以是由map、reduce、join等Operator组成的数据流。下面通过官网给出的一个例子来说明Iterate Operator，非常简单直观，如下图所示： 上面迭代过程中，输入数据为1到5的数字，Step函数就是一个简单的map函数，会对每个输入的数字进行加1处理，而Next Partial Solution对应于经过map函数处理后的结果，比如第一轮迭代，对输入的数字1加1后结果为2，对输入的数字2加1后结果为3，直到对输入数字5加1后结果为变为6，这些新生成结果数字26会作为第二轮迭代的输入。迭代终止条件为进行10轮迭代，则最终的结果为1115。
（2）Delta Iterate Delta Iterate Operator实现了增量迭代，它的实现原理如下图所示： 基于Delta Iterate Operator实现增量迭代，它有2个输入，其中一个是初始Workset，表示输入待处理的增量Stream数据，另一个是初始Solution Set，它是经过Stream方向上Operator处理过的结果。第一轮迭代会将Step函数作用在初始Workset上，得到的计算结果Workset作为下一轮迭代的输入，同时还要增量更新初始Solution Set。如果反复迭代知道满足迭代终止条件，最后会根据Solution Set的结果，输出最终迭代结果。 比如，我们现在已知一个Solution集合中保存的是，已有的商品分类大类中购买量最多的商品，而Workset输入的是来自线上实时交易中最新达成购买的商品的人数，经过计算会生成新的商品分类大类中商品购买量最多的结果，如果某些大类中商品购买量突然增长，它需要更新Solution Set中的结果（原来购买量最多的商品，经过增量迭代计算，可能已经不是最多），最后会输出最终商品分类大类中购买量最多的商品结果集合。更详细的例子，可以参考官网给出的“Propagate Minimum in Graph”，这里不再累述。
Flink架构、原理与部署测试 https://www.cnblogs.com/fanzhidongyzby/p/6297723.html
Flink运行架构 https://mp.weixin.qq.com/s/oFA0JTxjQ1RupuwhTTrdLw
Flink代码实例WordCount https://mp.weixin.qq.com/s/axpnxCeK_OHUuosrzl-Pqw
Flink Source数据源 https://mp.weixin.qq.com/s/BcnFuQoQschZiC0-NYAssQ
Flink 自定义Source实战 https://mp.weixin.qq.com/s/2dmnI1uRHpfEf9fiAmGJgw
Apache Flink详细入门：https://blog.csdn.net/wypersist/article/details/83030232
