整体框架
- Flink概述
- Flink上手部署
- Flink架构
- DataStream API(算子)
- Flink中的时间和窗口：窗口就是范围
- 处理函数：底层函数
- 状态管理：
- 容错机制：报错重启后能够从出错的位置继续执行
- FlinkSQL：功能逐步完善
基于数据流的有状态计算
- 正确性保证
- 精确一次（Exactly-once）状态一致性
- 事件时间处理
- 成熟的迟到数据处理
- 分层API：底层处理函数、java API、Flink SQL
- 聚焦运维：灵活部署、高可用、保存点
- 大规模计算：水平扩展架构、支持超大状态、增量检查点机制
- 性能卓越：低延迟（毫秒级的计算）、高吞吐（每秒数百万事件处理）、内存计算
- 可以连接到常用的存储系统：Kafka, Hive, JDBC, HDFS, Redis等
流式场景
- 事件驱动应用：事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。
- 流批分析：既支持流处理、也支持批处理
- 数据管道&ETL：提取-转换-加载（ETL）是一种在存储系统之间进行数据转换和迁移的常用方法。
状态
把流处理需要使用到的额外数据保存为一个“状态”，状态会跟着流动的数据动态的变化。
Flink分层API
- SQL
- Table API
- DataStream
- 有状态流处理（底层 API 处理函数）
集群剖析
- JobManager:协调Flink程序的分布式执行，对完成的task或执行失败做出反应，协调检查点，恢复还原状态。一般集群中只有一个。
- TaskManager: 执行作业流的Task, 并且缓存和交换数据流。存在一个或者多个。
部署模式
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会话模式：多个任务共享一个任务管理器，适合多个执行时间短、使用资源少的任务。先起集群再提交作业
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单作业模式：一个作业，专用的任务管理器，程序运行在客户端机器上。
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应用模式：一个作业，专用的任务管理器，程序运行在集群机器上。
Standalone模式
- 配置集群参数
- 使用./jobmanager.sh start | ./taskmanager.sh start 单点启动
- 使用bin/start-cluster.sh | bin/stop-cluster 群起群关
YARN运行模式
后续补充
