qq_25409421的博客

在Flink的整个软件架构体系中，同样遵循这分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。Flink整个系统主要由两个组件组成，分别为JobManager和TaskManager，Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master节点，TaskManager为Worker（Slave）节点。所有组件之间的通信都是借助于Akka Framework，包括任务的状态以及Checkpoint触发等信息。

近年来随着越来越多的大数据技术被开源，例如：HDFS、Spark等，伴随这些技术的发展与普及，促使企业数据架构的演进——从传统的关系型数据存储架构逐步演化为分布式处理和存储的架构。我们通过数据架构的演变角度来了解下为什么今天Flink实时计算引擎会爆火起来。

Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在 无边界 和 有边界 数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。近年来Apache Flink计算框架发展迅速，Flink以流处理为基础，对批数据也有很好的支持，尤其是在流计算领域相比其他大数据分布式计算引擎有着明显优势，能够针对流式数据同时 支持高吞吐、低延迟、高性能分布式处理 ，Flink在未来发展上有着令人期待的前景。