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api 層
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runtime
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flink on yarn
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flink課程大綱
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Flink組件棧
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Flink概覽
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Flink來歷查看全部
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Flink簡介
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Client：
1、用戶提交一個Flink程序時，會首先創建一個Client，該Client首先會對用戶提交的Flink程序進行預處理，并提交到Flink集群。
2、Client會將用戶提交的Flink程序組裝成一個JobGraph，并且是以JobGraph的形式提交的。
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TaskManager：
1、實際負責執行計算的worker,在其上執行Flink Job的一組Task。
2、TaskManager負責管理其所在節點上的資源信息，比如內存、磁盤、網絡，在啟動的時候將資源的狀態向JobManager匯報。
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JobManager：
1、Flink系統的協調者，它負責接收Flink Job，調度組成Job的多個Task的執行。
2、收集Job的狀態信息，并管理Flink集群中從節點TaskManager。
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Flink是基于Master-Slave風格的架構。
Flink集群啟動時，會啟動一個JobManager進程、至少一個TaskManager進程。
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基礎概念：
1、Flink程序的基礎構建模塊是流（Streams）與轉換（transformations）。
2、每一個數據流起始于一個或多個source，并終止于一個或多個sink。
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Flink優勢：
1、支持高吞吐、低延遲、高性能流處理。
2、支持高度靈活的窗口操作。
3、支持有狀態計算的Exactly-once語義。
4、提供DataStream API和DataSet API。
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Libaries層：
在API層之上構建的滿足特定應用的實現計算框架，也分別對應于面向流處理和面向批處理兩類。
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