1.1 Flink是什么
有界流和无界流
有状态的流处理
1.2 Flink特点
1.3 Flink vs SparkStreaming
1.4 Flink的应用场景
1.5 Flink分层API
2.集群部署:
2.1集群角色
2.2 部署模式
会话模式（Session Mode）
单作业模式（Per-Job Mode）
应用模式（Application Mode）
3. 运行时架构和基本概念
3.1 系统架构
1）作业管理器（JobManager）
JobManager是一个Flink集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。也就是说，每个应用都应该被唯一的JobManager所控制执行。
JobManger又包含3个不同的组件。
（1）JobMaster
JobMaster是JobManager中最核心的组件，负责处理单独的作业（Job）。所以JobMaster和具体的Job是一一对应的，多个Job可以同时运行在一个Flink集群中, 每个Job都有一个自己的JobMaster。需要注意在早期版本的Flink中，没有JobMaster的概念；而JobManager的概念范围较小，实际指的就是现在所说的JobMaster。
在作业提交时，JobMaster会先接收到要执行的应用。JobMaster会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫作“执行图”（ExecutionGraph），它包含了所有可以并发执行的任务。JobMaster会向资源管理器（ResourceManager）发出请求，申请执行任务必要的资源。一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的TaskManager上。
而在运行过程中，JobMaster会负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点（checkpoints）的协调。
（2）资源管理器（ResourceManager）
ResourceManager主要负责资源的分配和管理，在Flink 集群中只有一个。所谓“资源”，主要是指TaskManager的任务槽（task slots）。任务槽就是Flink集群中的资源调配单元，包含了机器用来执行计算的一组CPU和内存资源。每一个任务（Task）都需要分配到一个slot上执行。
这里注意要把Flink内置的ResourceManager和其他资源管理平台（比如YARN）的ResourceManager区分开。
（3）分发器（Dispatcher）
Dispatcher主要负责提供一个REST接口，用来提交应用，并且负责为每一个新提交的作业启动一个新的JobMaster 组件。Dispatcher也会启动一个Web UI，用来方便地展示和监控作业执行的信息。Dispatcher在架构中并不是必需的，在不同的部署模式下可能会被忽略掉。
2）任务管理器（TaskManager）
TaskManager是Flink中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的。Flink集群中必须至少有一个TaskManager；每一个TaskManager都包含了一定数量的任务槽（task slots）。Slot是资源调度的最小单位，slot的数量限制了TaskManager能够并行处理的任务数量。
启动之后，TaskManager会向资源管理器注册它的slots；收到资源管理器的指令后，TaskManager就会将一个或者多个槽位提供给JobMaster调用，JobMaster就可以分配任务来执行了。
在执行过程中，TaskManager可以缓冲数据，还可以跟其他运行同一应用的TaskManager交换数据。
3.2核心概念 :
3.2.1 并行度（Parallelism）
1）并行子任务和并行度
当要处理的数据量非常大时，我们可以把一个算子操作，“复制”多份到多个节点，数据来了之后就可以到其中任意一个执行。这样一来，一个算子任务就被拆分成了多个并行的“子任务”（subtasks），再将它们分发到不同节点，就真正实现了并行计算。
在Flink执行过程中，每一个算子（operator）可以包含一个或多个子任务（operator subtask），这些子任务在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中完全独立地执行。
一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。这样，包含并行子任务的数据流，就是并行数据流，它需要多个分区（stream partition）来分配并行任务。一般情况下，一个流程序的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度。一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度。
例如：如上图所示，当前数据流中有source、map、window、sink四个算子，其中sink算子的并行度为1，其他算子的并行度都为2。所以这段流处理程序的并行度就是2。
3.2.2 算子链（Operator Chain）
一个数据流在算子之间传输数据的形式可以是一对一（one-to-one）的直通（forwarding）模式，也可以是打乱的重分区（redistributing）模式，具体是哪一种形式，取决于算子的种类。
（1）一对一（One-to-one，forwarding）
这种模式下，数据流维护着分区以及元素的顺序。比如图中的source和map算子，source算子读取数据之后，可以直接发送给map算子做处理，它们之间不需要重新分区，也不需要调整数据的顺序。这就意味着map 算子的子任务，看到的元素个数和顺序跟source 算子的子任务产生的完全一样，保证着“一对一”的关系。map、filter、flatMap等算子都是这种one-to-one的对应关系。这种关系类似于Spark中的窄依赖。
（2）重分区（Redistributing）
在这种模式下，数据流的分区会发生改变。比如图中的map和后面的keyBy/window算子之间，以及keyBy/window算子和Sink算子之间，都是这样的关系。
每一个算子的子任务，会根据数据传输的策略，把数据发送到不同的下游目标任务。这些传输方式都会引起重分区的过程，这一过程类似于Spark中的shuffle。
2）合并算子链
在Flink中，并行度相同的一对一（one to one）算子操作，可以直接链接在一起形成一个“大”的任务（task），这样原来的算子就成为了真正任务里的一部分，如下图所示。每个task会被一个线程执行。这样的技术被称为“算子链”（Operator Chain）。
图中Source和map之间满足了算子链的要求，所以可以直接合并在一起，形成了一个任务；因为并行度为2，所以合并后的任务也有两个并行子任务。这样，这个数据流图所表示的作业最终会有5个任务，由5个线程并行执行。
将算子链接成task是非常有效的优化：可以减少线程之间的切换和基于缓存区的数据交换，在减少时延的同时提升吞吐量。
Flink默认会按照算子链的原则进行链接合并，如果我们想要禁止合并或者自行定义，也可以在代码中对算子做一些特定的设置：
// 禁用算子链
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).disableChaining();
// 从当前算子开始新链
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).startNewChain()
3.2.3 任务槽（Task Slots）
1）任务槽（Task Slots）
Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。
很显然，TaskManager的计算资源是有限的，并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。那一个TaskManager到底能并行处理多少个任务呢？为了控制并发量，我们需要在TaskManager上对每个任务运行所占用的资源做出明确的划分，这就是所谓的任务槽（task slots）。
每个任务槽（task slot）其实表示了TaskManager拥有计算资源的一个固定大小的子集。这些资源就是用来独立执行一个子任务的。
2）任务槽数量的设置
在Flink的/opt/module/flink-1.17.0/conf/flink-conf.yaml配置文件中，可以设置TaskManager的slot数量，默认是1个slot。
taskmanager.numberOfTaskSlots: 8
需要注意的是，slot目前仅仅用来隔离内存，不会涉及CPU的隔离。在具体应用时，可以将slot数量配置为机器的CPU核心数，尽量避免不同任务之间对CPU的竞争。这也是开发环境默认并行度设为机器CPU数量的原因。
3）任务对任务槽的共享
默认情况下，Flink是允许子任务共享slot的。如果我们保持sink任务并行度为1不变，而作业提交时设置全局并行度为6，那么前两个任务节点就会各自有6个并行子任务，整个流处理程序则有13个子任务。如上图所示，只要属于同一个作业，那么对于不同任务节点（算子）的并行子任务，就可以放到同一个slot上执行。所以对于第一个任务节点source→map，它的6个并行子任务必须分到不同的slot上，而第二个任务节点keyBy/window/apply的并行子任务却可以和第一个任务节点共享slot。
当我们将资源密集型和非密集型的任务同时放到一个slot中，它们就可以自行分配对资源占用的比例，从而保证最重的活平均分配给所有的TaskManager。
slot共享另一个好处就是允许我们保存完整的作业管道。这样一来，即使某个TaskManager出现故障宕机，其他节点也可以完全不受影响，作业的任务可以继续执行。
当然，Flink默认是允许slot共享的，如果希望某个算子对应的任务完全独占一个slot，或者只有某一部分算子共享slot，我们也可以通过设置“slot共享组”手动指定：
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).slotSharingGroup("1");
这样，只有属于同一个slot共享组的子任务，才会开启slot共享；不同组之间的任务是完全隔离的，必须分配到不同的slot上。在这种场景下，总共需要的slot数量，就是各个slot共享组最大并行度的总和。
3.2.4 任务槽和并行度的关系
任务槽和并行度都跟程序的并行执行有关，但两者是完全不同的概念。简单来说任务槽是静态的概念，是指TaskManager具有的并发执行能力，可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置；而并行度是动态概念，也就是TaskManager运行程序时实际使用的并发能力，可以通过参数parallelism.default进行配置。
举例说明：假设一共有3个TaskManager，每一个TaskManager中的slot数量设置为3个，那么一共有9个task slot，表示集群最多能并行执行9个同一算子的子任务。
而我们定义word count程序的处理操作是四个转换算子：
source→ flatmap→ reduce→ sink
当所有算子并行度相同时，容易看出source和flatmap可以合并算子链，于是最终有三个任务节点。
任务槽与并行度的关系(1)
任务槽与并行度的关系(2)
任务槽与并行度的关系(3)
任务槽与并行度的关系(4)文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-845612.html
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