一、什么是Flink?
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，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
二、Flink特点
1、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：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-Once保证，而批处理一般要支持高吞吐、高效处理
2、Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；而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。
技术特点：
1、流处理特性
支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
支持带有事件时间的窗口操作
支持有状态计算 的Exactly-Once语义
支持高度灵活的窗口操作，支持基于time、count、session，以及data-driver的窗口操作
支持具有Backpressure功能的持续六模型
支持基于轻量级分布式快照(Snapshot)实现的容错
支持迭代计算
支持程序自动优化：避免特点情况下Shuffle、排序等操作，中间结果有必要进行缓存
Flink在JVM内部实现了自己的内存管理
2、API支持
对Streaming数据类应用，提供DataStream API
对批处理类应用，提供DataSet API
3、Libraries支持
支持机器学习（FlinkML）
支持图分析(Gelly)
支持关系数据处理(Table)
支持复杂事件处理(CEP)
Flink系统的关键能力
1、低延时：提供ms级延时的处理能力
2、Exactly Once语义：提供异步快照机制，保证所有数据真正只处理一次
3、HA：JobManager支持主备模式，保证无单点故障
4、水平扩展能力：TaskManager支持手动水平扩展
三、Flink技术栈
1、从部署上讲，Flink支持Local模式、集群模式（standalone模式或者Yarn模式）、云端部署（GCE、EC2）
2、Runtime是主要的数据处理引擎，它以JobGraph形式的API接收程序。JobGraph是一个简单的并行数据流，包含一些列的tasks,每个task包含了输入和输出（source和sink例外）。
3、DataStream API和DataSet API分别是流处理和批处理的应用程序接口，当程序编译时，生成JobGraph。编译完成后，根据API的不同，优化器（批或流）会生成不同的执行计划。根据不同的部署方式，优化后的JobGraph被提交给executors去执行。
四、Flink架构
Flink整个系统包含三个部分：
1、Client：
给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。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。
Client会将用户提交的Flink程序组装成一个JobGraph，并且是以JobGraph的形式提交的。
2、TaskManager：
业务执行节点，执行具体用户任务。TaskManager可以有多个，各个TaskManager都平等。
实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task。
负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络等，在启动的时候将资源状态向JobManager汇报。
3、JobManager：
管理节点，管理所有的TaskManager，并决策用户任务在哪些TaskManager上执行。
Master进程，Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job及Job的管理和资源的协调，包括任务调度，检查点管理，失败恢复、调度组成Job的多个Task执行等。
对于集群为HA模式，可以同时多个master进程，其中一个作为leader，其他作为standby。当leader失败时，会选出一个standby的master作为新的leader（通过zookeeper实现leader选举）
分布式执行：
1、Flink程序提交给JobClient
2、JobClient再提交给JobManager
3、JobManager负责资源的协调和Job的执行
4、待资源分配完成，task就会分配到不同的TaskManager，TaskManager会初始化线程去执行task
5、根据程序的执行状态向JobManager反馈，执行的状态包括starting、in progress、finished以及canceled和failling等等
6、当Job执行完成，结果会返回给客户端
五、其他常用概念
1、Source
Flink系统源数据输入。
可以使用readTextFile(String path)来消费文件中的数据作为流数据的来源，默认情况下的格式是TextInputFormat。也可以通过readFile(FileInputFormat inputFormat,String path)来指定FileInputFormat的格式。
2、Transformation
Transformation允许将数据从一种形式转换为另一种形式，输入源可以是一个也可以是多个，输出则可以是0个、1个或者多个。例如以下Transformations：
Map：输入一个元素，输出一个元素。
FlatMap：输入一个元素，输出0个、1个或多个元素。
Filter：条件过滤使用。
KeyBy：逻辑上按照Key分组，内部使用hash函数进行分组，返回KeyedDataStream。
Reduce：KeyedStream流上，将上一次reduce的结果和本次的进行操作。
Fold：在KeyedStream流上的记录进行连接操作。
Aggregation：在keyedStream上应用类型min、max等聚合操作。
Window：消息流的分段即称为窗口，最常见的就是时间窗口。
我们可以将流切分到有界的窗口中去处理，根据指定的key，切分为不同的窗口。我们可以使用Flink预定义的窗口分配器。当然你也可以通过继承WindowAssginer自定义分配器。
下面看看有哪些预定义的分配器。
1. Global windows：Global window的范围是无限的，你需要指定触发器来触发窗口。通常来讲，每个数据按照指定的key分配到不同的窗口中，如果不指定触发器，则窗口永远不会触发。
2. Tumbling Windows：基于特定时间创建，大小固定，窗口间不会发生重合。例如你想基于event timen每隔10分钟计算一次，这个窗口就很适合。
3. Sliding Windows：大小也是固定的，但窗口之间会发生重合，例如你想基于event time每隔1分钟，统一过去10分钟的数据时，这个窗口就很适合。
4. Session Windows：允许我们设置一个gap时间，来决定在关闭一个session之前，我们要等待多长时间，是衡量用户活跃与否的标志。
WindowAll：WindowAll操作不是基于keu的，是对全局数据进行的计算。由于不基于key，因此是非并行的，即并行度为1，在使用时性能会受到影响。
Union：Union功能就是在2个或多个DataStream上进行连接，成为一个新的DataStream。
Join：Join运行在2个DataStream上基于相同的key进行连接操作，计算的范围也是要基于一个Window进行
Split：Split的功能是根据某些条件将一个流切分为2个或多个流
Select：DataStream根据选择的字段，将流转换为新的流
Project：project功能运行你选择流中的一部分元素作为新的数据流中的字段，相当于做个映射。
3、Sink
数据结果输出。将结果数据输出到不同的地方，Flink提供了以下一些选择：
1、writeAsText()：将结果以字符串的形式一行一行写到文本文件中
2、writeAsCsv()：保存为csv格式
3、print() / printErr()：标准输出或错误输出。输出到Terminal或者out文件
4、writeUsingOutputFotmat()：自定义输出格式，需要考虑序列化与反序列化
5、writeUsingOutputFormat()：也可以输出到socket，但是你需要定义SerializationSchema。
4、DataStream
Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。
最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）
5、物理切片
Flink允许我们在流上执行物理分片，当然我们也可以选择自定义partitionning
1、自定义partitioning：根据某个具体的key，将DataStream中的元素按照key重新进行分片，将相同的元素聚合到一个线程中执行。
2、随机partitioning：不根据具体的key，而是随机将数据打散。
3、Rebalancing partitioning：内部使用round robin方法将数据均匀打散。这对于数据倾斜时是很好的选择。广播用于将dataStream所有数据发到每一个partition.