Flink运行架构

Flink是一个流处理和批处理框架，具有高性能、容错性和可伸缩性。它采用了分布式、并行计算的方式来处理大规模数据集。Flink的运行架构包括了多个组件，这些组件协同工作以实现高效的数据处理。

Flink的运行架构主要包括以下几个关键组件：

1. JobManager（作业管理器）：JobManager是Flink的主节点，负责接收和调度用户提交的作业。它将作业划分为多个任务并分配给TaskManager进行执行。JobManager还负责协调不同任务之间的数据传输和状态管理。

2. TaskManager（任务管理器）：TaskManager是Flink的工作节点，负责执行任务。每个TaskManager可以同时执行多个任务，并且可以在不同的线程中并行执行任务。TaskManager负责从JobManager接收任务并执行任务的计算逻辑，它还负责将任务的中间结果传输给其他任务或持久化存储。

3. ResourceManager（资源管理器）：ResourceManager负责管理Flink集群的资源分配和调度。它根据作业的需求动态分配TaskManager的资源，确保作业能够高效地执行。ResourceManager还负责监控集群中的资源使用情况，并在需要时进行故障恢复。

4. StateBackend（状态后端）：StateBackend用于管理Flink作业的状态。它可以将作业的状态存储在内存中、本地文件系统或远程文件系统中，以便在故障发生时进行恢复。StateBackend还提供了状态的持久化和检查点功能，确保作业的状态可以在故障恢复时正确恢复。

下面是一个简单的Flink程序示例