===== 大数据计算引擎 =====
随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。

第一代：Hadoop 承载的 MapReduce
第二代：支持 DAG（有向无环图）框架的计算引擎 Tez 和 Oozie，主要还是批处理任务
第三代：支持 Job 内部的 DAG（有向无环图），以 Spark 为代表
第四代：大数据统一计算引擎，包括流处理、批处理、AI、Machine Learning、图计算等，以 Flink 为代表

重要的是体会各个框架的差异，以及更适合的场景。并进行理解，没有哪一个框架可以完美的支持所有的场景，也就不可能有任何一个框架能完全取代另一个。

===== 数据集类型 =====
  * 无穷数据集：无穷的持续集成的数据集合
  * 有界数据集：有限不会改变的数据集合

常见的无穷数据集：
  * 用户与客户端的实时交互数据
  * 应用实时产生的日志
  * 金融市场的实时交易记录
  * ...

===== 数据运算模型 =====
  * 流式：只要数据一直在产生，计算就持续地进行
  * 批处理：在预先定义的时间内运行计算，当计算完成时释放计算机资源

===== Flink 是什么？ =====

Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，代码主要是由 Java 实现，部分代码是 Scala。它可以处理有界的批量数据集、也可以处理无界的实时数据集。对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已，所以 Flink 也是一款真正的流批统一的计算引擎。

===== Flink 整体架构 =====
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从下至上：
  - 部署：Flink 支持本地运行（IDE 中直接运行程序）、能在独立集群（Standalone 模式）或者在被 YARN、Mesos、K8s 管理的集群上运行，也能部署在云上。
  - 运行：Flink 的核心是分布式流式数据引擎，意味着数据以一次一个事件的形式被处理。
  - API：DataStream、DataSet、Table、SQL API。
  - 扩展库：Flink 还包括用于 CEP（复杂事件处理）、机器学习、图形处理等场景。

===== Flink 支持多种方式部署 =====
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Flink 是支持以 Standalone、YARN、Kubernetes、Mesos 等形式部署的。
  * Local：直接在 IDE 中运行 Flink Job 时则会在本地启动一个 mini Flink 集群
  * Standalone：在 Flink 目录下执行 bin/start-cluster.sh 脚本则会启动一个 Standalone 模式的集群
  * YARN：YARN 是 Hadoop 集群的资源管理系统，它可以在群集上运行各种分布式应用程序，Flink 可与其他应用并行于 YARN 中，Flink on YARN 的架构如下：
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  * Kubernetes：Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统，在 Docker 技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性，Flink 也支持部署在 Kubernetes 上，在 GitHub 看到有下面这种运行架构的。
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通常上面四种居多，另外还支持 AWS、MapR、Aliyun OSS 等。

===== Flink 分布式运行 =====
Flink 作业提交架构流程见下图：
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  - Program Code：我们编写的 Flink 应用程序代码
  - Job Client：Job Client 不是 Flink 程序执行的内部部分，但它是任务执行的起点。 Job Client 负责接受用户的程序代码，然后创建数据流，将数据流提交给 Job Manager 以便进一步执行。 执行完成后，Job Client 将结果返回给用户
  - Job Manager：主进程（也称为作业管理器）协调和管理程序的执行。 它的主要职责包括安排任务，管理 checkpoint ，故障恢复等。机器集群中至少要有一个 master，master 负责调度 task，协调 checkpoints 和容灾，高可用设置的话可以有多个 master，但要保证一个是 leader, 其他是 standby; Job Manager 包含 Actor system、Scheduler、Check pointing 三个重要的组件
  - Task Manager：从 Job Manager 处接收需要部署的 Task。Task Manager 是在 JVM 中的一个或多个线程中执行任务的工作节点。 任务执行的并行性由每个 Task Manager 上可用的任务槽（Slot 个数）决定。 每个任务代表分配给任务槽的一组资源。 例如，如果 Task Manager 有四个插槽，那么它将为每个插槽分配 25％ 的内存。 可以在任务槽中运行一个或多个线程。 同一插槽中的线程共享相同的 JVM。

同一 JVM 中的任务共享 TCP 连接和心跳消息。Task Manager 的一个 Slot 代表一个可用线程，该线程具有固定的内存，注意 Slot 只对内存隔离，没有对 CPU 隔离。默认情况下，Flink 允许子任务共享 Slot，即使它们是不同 task 的 subtask，只要它们来自相同的 job。这种共享可以有更好的资源利用率。