1.Apache flink架构
Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。
在这里，我们解释Flink架构的重要方面。
1）处理无界和有界数据
任何类型的数据都是作为事件流产生的。信用卡交易，传感器测量，机器日志或网站或移动应用程序上的用户交互，所有这些数据都作为流生成。
数据可以作为无界流或有界流处理。
无界流有一个起点，但没有定义的终点。它们不会终止并在生成数据时提供数据。无限制的流必须被连续处理，即，事件被摄取后必须立即处理。无法等待所有输入数据到达，因为输入是无界的，并且在任何时间都不会完成。处理无限制的数据通常要求以特定顺序（例如事件发生的顺序）提取事件，以便能够推断出结果的完整性。
有界流具有定义的开始和结束。可以通过在执行任何计算之前提取所有数据来处理有界流。由于有界数据集始终可以排序，因此不需要有序摄取即可处理有界流。绑定流的处理也称为批处理。
2）随处部署应用程序
Apache Flink是一个分布式系统，需要计算资源才能执行应用程序。Flink与所有常见的群集资源管理器（如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes）集成，但也可以设置为作为独立群集运行。
Flink旨在与前面列出的每个资源管理器配合使用。这是通过特定于资源管理器的部署模式实现的，该模式允许Flink以其惯用方式与每个资源管理器进行交互。
部署Flink应用程序时，Flink会根据应用程序配置的并行性自动识别所需的资源，并向资源管理器请求它们。如果发生故障，Flink会通过请求新资源来替换发生故障的容器。提交或控制应用程序的所有通信均通过REST调用进行。这简化了Flink在许多环境中的集成。
3）任意规模运行应用程序
Flink旨在运行任何规模的有状态流应用程序。将应用程序并行化为可能在群集中分布并同时执行的数千个任务。因此，应用程序几乎可以利用无限数量的CPU，主内存，磁盘和网络IO。而且，Flink易于维护非常大的应用程序状态。它的异步和增量检查点算法可确保对处理延迟的影响最小，同时可保证一次状态一致性。
用户报告了其生产环境中运行的Flink应用程序的可伸缩性数字，例如
每天处理数万亿事件的应用程序，
维护多个TB状态的应用程序，以及
运行在数千个内核上的应用程序。
4）利用内存性能
有状态Flink应用程序针对本地状态访问进行了优化。任务状态始终保持在内存中，或者，如果状态大小超出可用内存，则始终保持在访问有效的磁盘数据结构中。因此，任务通过访问通常处于内存中的状态来执行所有计算，从而产生非常低的处理延迟。Flink通过定期将本地状态异步指向持久性存储来确保出现故障时一次准确的状态一致性
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