flink架构（flink架构boys）

Flink架构

# 介绍

Flink是一种开源的流处理和批处理框架，旨在解决大规模数据处理和实时分析的问题。它提供了高容错性、低延迟和高吞吐量等特性，可以在分布式环境中处理数据流和批处理作业。

# Flink架构概述

Flink架构主要分为三个核心部分：JobManager、TaskManager和Cluster。JobManager负责调度和协调作业执行，TaskManager负责执行具体的任务，Cluster则是运行Flink应用的集群。

## JobManager

JobManager是Flink集群的主节点，负责接收并解析用户提交的作业，将作业划分为一系列任务，并将任务分配给TaskManager执行。JobManager还负责检测任务执行的进度和状态，并在必要时重新调度任务以保证作业的正确执行。

## TaskManager

TaskManager是Flink集群的工作节点，负责执行具体的任务。每个TaskManager可以同时执行一个或多个任务，不同任务之间相互独立。TaskManager从JobManager处接收任务分配，并将任务以线程的方式执行。TaskManager还负责将中间结果保存在本地或分布式文件系统中，以便其他任务使用。

## Cluster

Cluster是Flink应用的运行环境，由一组相互连接的JobManager和TaskManager节点组成。JobManager节点负责接收和处理作业提交请求，而TaskManager节点负责执行具体的任务。Flink的Cluster可以运行在各种不同的集群管理器上，如YARN、Mesos和Kubernetes等。

# Flink内部架构

Flink的内部架构基于流处理和批处理模型的统一设计。它使用了事件驱动的流处理模型，并将大规模数据流划分为一系列有界或无界的事件流。每个事件流由一个或多个操作组成，如过滤、映射和聚合等。

## 事件驱动流处理模型

Flink的事件驱动流处理模型是基于时间的，可以处理有界和无界的事件流。它提供了低延迟、高吞吐量和确定性语义等优势。在这个模型中，任务按照事件的时间顺序执行，并且可以根据事件的时间戳进行窗口操作，如滑动窗口和会话窗口等。

## 有界和无界事件流处理

有界事件流处理是指处理有限大小的数据集，如批处理作业。Flink通过将有界事件流划分为多个子任务并并行执行，以提高作业的处理速度。无界事件流处理是指处理无限大小的数据流，如实时流处理作业。Flink使用了流式计算的技术来处理无界事件流，并通过窗口操作对无界事件流进行分批处理。

## 操作

Flink提供了多种操作用于处理事件流，如过滤、映射、聚合和连接等。每个操作都可以作为作业图中的一个节点，并通过数据流在不同操作之间传递。Flink还支持用户自定义操作，以满足不同应用场景的需求。

# 总结

Flink是一种强大的流处理和批处理框架，具有高容错性、低延迟和高吞吐量等特性。它的架构由JobManager、TaskManager和Cluster组成，通过事件驱动的流处理模型和有界、无界事件流处理来实现数据处理和分析。Flink的内部架构支持各种操作，如过滤、映射和聚合等，以满足不同应用场景的需求。