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1. Flink分层架构
1.1 Flink生态之核心组件栈
大家回顾一下Flink生态圈中的核心组件栈即可，前面已经详细讲过，这里就不再赘叙。
1.2 Flink分层架构
Flink一共分为四个层级，具体如下图所示：
Flink 最下面的一层API为Stateful
Stream Processing，它是Flink最底层的API，控制更灵活但一般很少使用。然后上面一层就是Flink Core（核心）API，它包含DataStream和DataSet API，应用层的用户经常使用 Core API。然后再上面一层就是 Table API，它相当于在Core API中可以定义数据的Table结构，可以做table操作。最上面一层就是SQL 操作，用户可以直接使用SQL语句对数据处理，更简单更方便。
注意：越底层的API越灵活，但越复杂。越上层的API越轻便，但灵活性差。
[if !supportLists]1. [endif]Stateful Stream Processing
a）它位于最底层，是Core API 的底层实现。
b）它是嵌入到Stream流里面的处理函数（processFunction）。
c）当Core API满足不了用户需求，可以利用低阶API构建一些新的组件或者算子。
d）它虽然灵活性高，但开发比较复杂，需要具备一定的编码能力。
[if !supportLists]2. [endif]Core API
[if !supportLists]a） [endif]DataSet API 是批处理API，处理有限的数据集。
[if !supportLists]b） [endif]DataStream API是流处理API，处理无限的数据集。
[if !supportLists]3. [endif]Table API & SQL
a）SQL 构建在Table 之上，都需要构建Table环境。
b）不同的类型的Table 构建不同的Table 环境中。
c）Table 可以与DataStream或者DataSet进行相互转换。
d）Streaming SQL不同于存储的SQL，最终会转化为流式执行计划。
1.3Flink DataFlow
Flink DataFlow基本套路：先创建Data
Source读取数据，然后对数据进行转化操作，然后创建DataSink对数据输出。
结合代码和示意图理解DataFlow
Flink DataFlow 基本套路如下所示：
步骤1：构建计算环境(决定采用哪种计算执行方式)
步骤2：创建Source(可以多个数据源)
步骤3：对数据进行不同方式的转换(提供了丰富的算子)
步骤4：对结果的数据进行Sink(可以输出到多个地方)
并行化DataFlow
从上图可以看出Source的并行度为2，它们可以并行运行在不同的节点上。Map的并行度也为2，source读取数据后做Stream Partition操作，source1将数据交给map1，source2将数据交给map2。keyBy（或者window等）的并行度为2，map处理后的数据需要经过shuffle操作，然后交给keyBy进行分组统计。Sink的并行度为1，keyBy最后分组统计后的数据交给sink，将数据进行输出操作。
算子间数据传递模式
从上图可以看出，Flink算子间的数据传递模式大概分为两种：
1.One-to-one streams：保持元素的分区和顺序，比如数据做map操作。
2.Redistributing streams：它会改变流的分区，重新分区策略取决于使用的算子
keyBy() (re-partitions by hashing the
key) ：根据hash key对数据重新分区。
broadcast()：即为广播操作，比如map1有100条数据，发送给keyBy1是100条数据，发给keyBy2也是100条数据。
rebalance() (which re-partitions
randomly)：即随机打散，数据随机分区发送给下游操作。
2. Windows
前面我们已经了解了Flink的Stream流处理和Batch批处理，那么我们这里讲的Windows操作是对一段数据进行操作，它可以按照固定数据量进行Windows操作，也可以按照固定时间进行windows操作，它是Stream 流处理所特有的窗口操作。
Flink Windows操作的类型大概分为以下几类：
[if !supportLists]1. [endif]Count Windows
顾名思义，是按照Events的数量进行操作，比如每3个Event做一次windows操作。
[if !supportLists]2. [endif]Time Windows
基于时间长度进行Windows操作
[if !supportLists]a） [endif]Tumbling Windows：即翻滚窗口，不会重叠，比如每隔3s操作一次。
[if !supportLists]b） [endif]Sliding Windows：即滑动窗口，有重叠，比如窗口大小为3s，每次向前滑动1s。
[if !supportLists]c） [endif]Session Windows：类似于Web编程里的Session，以不活动间隙作为窗口进行操作，比如每10s内没有活动，就会做一次Windows操作。
[if !supportLists]
3. [endif]自定义Windows
当Flink内置的windows不能满足用户的需求，我们可以自定义Windows操作。
3.各种Time
从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类：
1.Event Time：Event 真正产生的时间，我们称之为Event
Time。
2.Ingestion Time：Event 事件被Source拿到，进入Flink处理引擎的时间，我们称之为Ingestion
Time。
3.Window Processing Time：Event事件被Flink 处理（比如做windows操作）时的时间，我们称之为Window
Processing Time。
[if !supportLists]
4. [endif]Stateful Operations
什么是状态？
state一般指一个具体的task/operator的状态，比如当前处理那些数据，数据处理的进度等等。
Flink state操作状态分为两类：
1.Operator State
Operator State跟一个特定operator的一个并发实例绑定，整个operator只对应一个state。
2.Keyed State
基于KeyedStream上的状态。这个状态是跟特定的key绑定的，对KeyedStream流上的每一个key，可能都对应一个state。
Flink 每个操作状态又分为两类：
Keyed State和Operator State可以以两种形式存在：原始状态和托管状态（ Flink框架管理的状态）。
1.原始状态：比如一个字符串或者数组，它需要序列化，保存到内存或磁盘，或者外部存储中，这就是它的原始状态。
2.托管状态：比如数据放在Hash表中，或者放在HDFS中，或者放在rocksdb中，这种就是托管状态。当需要处理数据的时候，从托管状态中读取出来，还原成原始状态，甚至变量和集合，然后再进行处理。
5.Checkpoints(备份)
什么是checkpoint？
所谓checkpoint，就是在某一时刻，将所有task的状态做一个快照(snapshot)，然后存储到State Backend（比如hdfs）。checkpoint拥有轻量级容错机制，可以保证exactly-once 语义，用于内部失败的恢复(比如当应用挂了，它可以自动恢复从上次的进度接着执行)。
checkpoint基本原理：通过往source 注入barrier（可以理解为特殊的Event），barrier作为checkpoint的标志，它会自动做checkpoint无需人工干预。
6.Savepoint
savepoint是流处理过程中的状态历史版本，它具有可以replay的功能。用于外部恢复，当Flink应用重启和升级，它会做一个先做一个savepoint，下次应用启动可以接着上次进度执行。
savepoint两种触发方式：
1.Cancel with savepoint
2.手动主动触发
savepoint可以理解为是一种特殊的checkpoint，savepoint就是指向checkpoint的一个指针，需要手动触发，而且不会过期，不会被覆盖，除非手动删除。正常情况下的线上环境是不需要设置savepoint的。除非对job或集群做出重大改动的时候，需要进行测试运行。
