Apache Flink 数据流编程模型

1.抽象层次

• Flink提供不同的抽象级别开发流/批处理应用程序。
• 最底层提供有状态流，嵌入到DataStream数据API函数。它允许用户自由从一个或多个流处理事件。
• Table API是一种围绕表的声明性DSL，可以动态的改变表，无缝的在表和DataStream/DataSet之间转换。

2.程序与数据流

• 数据流的基本模块是流和转换。
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3.并行数据流

• 程序在Flink中是并行的和分布式的。
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• 在one-to-one或者redistributing模式中，流可以在两个运算符之间转换数据。
• One-to-one streams(像在Source和map()之间的)：保存着元素的分区和顺序。
• Redistributing streams(像在map() and keyBy/window 或者在keyBy/window and Sink之间的)：改变了流的分区，在重新分配模式中，元素之间的排序仅在每对发送和接收子任务中保留。

4.窗口

• 流一般是无限的。
• 窗口可以是时间驱动或者数据驱动的
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5.时间

• Event Time：事件时间    是一个事件产生的时候的时间，通常被一个时间戳描绘。
• Ingestion time：摄入时间     是在源操作符，当一个事件进入Flink流时。
• Processing Time：处理时间   是本地时间，在每个操作符执行基于时间的操作。
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6.状态操作

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7.检查点的容错

• Flink使用stream replay和checkpointing的组合实现容错。
• 通过重新从检查点恢复运算符状态和读重演事件，流数据流可以从一个检查点恢复，从而保持一致性。

8.流中的批处理

• Flink执行批处理程序当做流处理程序的特殊情况(流是有界的)。
• 一个数据集在Flink内部中作为数据流。
• 批处理程序的容错不使用检查点。恢复通过完全重演流，因为流是有限的，所以这是可能的。
• 在DataSet API中使用简化内存/核外的数据结构，而不是key/value 索引