Flink基础整理

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前言

提示：下面是根据网络或AI整理：

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1.Flink系统架构

• 用户在客户端提交作业（Job）到服务端。
• 服务端为分布式的主从架构。
  • Dispatcher 服务负责提供 REST 接口来接收 Client 提交的 Job，运行 Web UI，并负责启动和派发 Job 给 JobManager。
  • Resource Manager 负责计算资源（TaskManager）的管理，其调度单位是 slots。
  • JobManager 负责整个集群的任务管理、资源管理、协调应用程序的分布执行，将任务调度到 TaskManager 执行、检查点（checkpoint）的创建等工作。
  • TaskManager（worker）负责 SubTask 的实际执行，提供一定数量的 Slots，Slots 数就是 TM 可以并发执行的task数。当服务端的 JobManager 接收到一个 Job 后，会按照各个算子的并发度将 Job 拆分成多个 SubTask，并分配到 TaskManager 的 Slot 上执行。
    

2.编程模型（API层次结构）

• 最底层提供了有状态流：可以自定义状态信息和处理逻辑，但是也需要你自己管理状态的生命周期，容错，一致性等问题。
• 核心开发层：包括 DataStream API 和 DataSet API，它们提供了常见的数据转换，分组，聚合，窗口，状态等操作。这个层级的 api 适合大多数的流式和批式处理的场景。
• 声明式 DSL 层：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）。Table API 提供了例如 select、project、join、group-by、aggregate 等操作
• 结构化层：SQL API，它是最高层的 api，可以直接使用 SQL 语句进行数据处理，无需编写 Java 或 Scala 代码。这个层级的 api 适合需要快速响应业务需求，缩短上线周期，代码可移植性和可阅读性高，和自动调优的场景，但也最不灵活和最不具有表现力。

3.DataSet和DataStream区别

4.Flink的批流统一

概念: 批流统一是指Flink提供了一种统一的API和执行引擎，使得批处理（Batch Processing）和流处理（Stream Processing）可以使用相同的API进行编程，并且共享相同的执行计划和优化策略。这一特性简化了开发流程，减少了代码重复，同时提高了系统的灵活性和性能(一套代码处理流或批数据)。
体现在以下几个方面：

• 统一的API：无论是处理有限的数据集（批处理）还是无限的数据流（流处理），开发者都可以使用同一套API进行编程。
• 统一的执行引擎：Flink的执行引擎能够自动识别输入数据是批数据还是流数据，并选择合适的执行模式。
• 统一的状态