数据输入(Source)
数据处理(Transformation)
数据输出(Sink)
大数据处理计算模式
流计算与批计算对比
Flink核心特性
1、统一数据处理组件栈，处理不同类型的数据需求（Batch、Stream、Machine Learning Graph）
2、支持事件时间（Event Time）、接入时间（Ingestion Time） 、处理时间（Processing Time）等概念
3、基于轻量级分布式快照实现的容错
4、支持有状态计算（Support for very large state 等
5、支持高度灵活的窗口（window)操作
6、带反压的连续流模型
7、基于JVM实现独立内存管理（Flink 在JVM 中实现自己的内存管理
8、应用可以超出主内存的大小限制，并且承受更少的垃圾收集开销
9、对象序列化二进制存储，类似于C对内存的管理
JobManager
1、Checkpoint Coordinator
2、JobGraph -> Execution Graph
3、Task 部署与调度
4、RPC 通信（Actor System)
5、Job 接收 （Job Dispatch）
6、集群资源管理 （ResourceManager）
7、TaskManager 注册与管理
TaskManager
Client
JobGraph
