Flink的概念及特点是什么，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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Flink概念

ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。

现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA（Service-Level-Aggreement）是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。

Flink从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。

Flink特点

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。

现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA（Service-Level-Aggreement）是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。

Flink从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。

Flink技术栈

Flink首先支持Local的执行环境，所有模块组件都可以运行在同一个JVM进程中，主要是方便开发调试，使用者在开发Flink应用时可以在IDE环境中方便的本地运行或是设置断点进行代码调试。此外Flink支持Standalone模式进行分布式部署，Flink的JobManager和TaskManager可以部署在多台节点上，组成一个集群，管理集群资源，执行分布式任务。同时Flink也可以委托YARN进行资源管理，Flink的Job通过YARN申请资源。最后，Flink也支持Google和Amazon的公有云平台，Flink的Job可以直接提交到公有云上执行。用户开发的同一个Flink业务逻辑，无需任何修改，可随时迁移到不同的执行环境执行。

Flink架构

Client负责提交Flink作业，首先将用户的Flink Job翻译并优化成图状的Dataflow，并提交给JobManager，JobManager将Flink DataFlow切分成分布式task，并按照集群的资源配置调度task，将task分发到TaskManger执行。TaskManager可能有多个，执行具体的task，且负责task与task之间的数据传输。不同于MapReduce，Flink的TaskManger类似于Spark的Executor，task以线程而非进程的粒度在TaskManager中执行。在Standalone模式下，JobManger和TaskManager负责资源的管理，而在YARN模式下，JobManager相当于ApplicationMaster, 而TaskManger相当于Executor。只是负责task的调度与执行。

Flink编程模型

最底层级的抽象仅仅提供了有状态流。实际上，大多数应用并不需要上述的底层抽象，而是针对 核心API（Core APIs） 进行编程，比如DataStream API（有界或无界流数据）以及DataSet API（有界数据集）Table API 是以 表 为中心的声明式DSL，其中表可能会动态变化（在表达流数据时）。

Flink程序执行过程

Client负责提交Flink作业，首先将用户的Flink Job翻译并优化成图状的Dataflow，并提交给JobManager，JobManager将Flink DataFlow切分成分布式task，并按照集群的资源配置调度task，将task分发到TaskManger执行。TaskManager可能有多个，执行具体的task，且负责task与task之间的数据传输。不同于MapReduce，Flink的TaskManger类似于Spark的Executor，task以线程而非进程的粒度在TaskManager中执行。在Standalone模式下，JobManger和TaskManager负责资源的管理，而在YARN模式下，JobManager相当于ApplicationMaster, 而TaskManger相当于Executor。只是负责task的调度与执行

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