1-概述

1、功能特性

1. 支持streaming流处理、batch批处理
2. 容错：提供有状态的计算，记录数据的处理状态，基于chandy-lamport算法实现分布式一致性快照，提供一致性语义
3. 可伸缩：一个集群支持上千个节点
4. 高吞吐、低延迟

2、架构

1.1-flink架构.png

1. deploy层：部署层，flink支持本地、集群和云服务器
2. core层：为api层提供服务，提供支持flink计算的全部核心实现
3. api&libraries：提供面向流处理、批处理的api；以及机器学习、图形处理等扩展库

3、常见实时框架对比

	模型	一致性	容错机制	延时/吞吐量
Storm	Native(数据进入立即处理)	at-lease-once(至少一次)	record ack	低/低
Spark Streaming	Micro-batching	exactly-once	rdd checkpoint	中/高
Flink	Native	exactly-once	checkpoint(snapshot)	高/高

4、flink基本组件

1. datasource：主要用来接收数据
2. transform：算子，对数据进行加工处理，比如map、reduce、filter、aggregation、
3. datasink：数据输出组件，主要用来保存数据到其他介质中