Flink是一个框架和分布式流处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。
Flink的主要应用场景包括：
- 电商和市场营销。如实时数据报表、广告投放、实时推荐等；
- 物联网。如传感器实时数据采集和显示、实时报价，交通运输业等；
- 物流配送和服务业。如订单状态实时更新，通知信息推送等；
- 银行和金融业。实时结算和通知推送，实时监测异常行为；
流处理与批处理。spark是典型的批处理，即便是spark streaming，streaming也只是更小的batch。
Lambda 架构主体是传统批处理架构的增强。它的“批处理层”（Batch Layer）就是由传统的批处理器和存储组成，而“实时层”（Speed Layer）则由低延迟的流处理器实现。数据到达之后，两层处理双管齐下，一方面由流处理器进行实时处理，另一方面写入批处理存储空间，
等待批处理器批量计算。流处理器快速计算出一个近似结果，并将它们写入“流处理表”中。而批处理器会定期处理存储中的数据，将准确的结果写入批处理表，并从流处理表中删除不准确的结果。最终，应用程序会合并流处理表和批处理表中的结果，并展示出来。
Lambda 架构的优点非常明显，它兼具了批处理器和第一代流处理器的特点，同时保证了低延迟和结果的准确性。而它的缺点同样非常明显。首先，Lambda 架构本身就很难建立和维护；而且，它需要我们对一个应用程序，做出两套语义上等效的逻辑实现，因为批处理和流处理是两套完全独立的系统，它们的 API 也完全不同。为了实现一个应用，付出了双倍的工作量，这对程序员显然不够友好。
新一代流处理器：Flink。流批一体。
Flink 的核心特性：
- 高吞吐和低延迟。每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟。
- 结果的准确性。Flink 提供了事件时间（event-time）和处理时间（processing-time）语义。对于乱序事件流，事件时间语义仍然能提供一致且准确的结果。
- 精确一次（exactly-once）的状态一致性保证。
- 可以连接到最常用的存储系统，如 Apache Kafka、Apache Cassandra、Elasticsearch、JDBC、Kinesis 和（分布式）文件系统，如 HDFS 和 S3。
- 高可用。本身高可用的设置，加上与 K8s，YARN 和 Mesos 的紧密集成，再加上从故障中快速恢复和动态扩展任务的能力，Flink 能做到以极少的停机时间实现 7×24 全天候运行。
- 能够更新应用程序代码并将作业（jobs）迁移到不同的 Flink 集群，而不会丢失应用程序的状态。
Flink分层API：
Flink运行时架构
Flink 的运行时架构中，最重要的就是两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。对于一个提交执行的作业，JobManager 是真正意义上的“管理者”（Master），负责管理调度，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而 TaskManager 是“工作者”（Worker、Slave），负责执行任务处理数据，所以可以有一个或多个。Flink 的作业提交和任务处理时的系统如图 4-1 所示。
作业提交流程
如上图，具体步骤如下：
（1）一般情况下，由客户端（App）通过分发器提供的REST接口，将作业提交给JobManager；
（2）由分发器启动 JobMaster，并将作业（包含 JobGraph）提交给JobMaster；
（3）JobMaster 将 JobGraph 解析为可执行的 ExecutionGraph，得到所需的资源数量，然后向资源管理器请求任务槽资源（slots）；
（4）资源管理器判断当前是否由足够的可用资源；如果没有，启动新的 TaskManager；
（5）TaskManager 启动之后，向 ResourceManager 注册自己的可用任务槽（slots）；
（6）资源管理器通知 TaskManager 为新的作业提供 slots；
（7）TaskManager 连接到对应的 JobMaster，提供 slots；
（8）JobMaster 将需要执行的任务分发给 TaskManager；
（9）TaskManager 执行任务，互相之间可以交换数据。
