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api 层
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runtime
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flink on yarn
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flink课程大纲
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Flink组件栈
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Flink概览
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Flink来历查看全部
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Flink简介
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Client：
1、用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群。
2、Client会将用户提交的Flink程序组装成一个JobGraph，并且是以JobGraph的形式提交的。
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TaskManager：
1、实际负责执行计算的worker,在其上执行Flink Job的一组Task。
2、TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，比如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报。
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JobManager：
1、Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job，调度组成Job的多个Task的执行。
2、收集Job的状态信息，并管理Flink集群中从节点TaskManager。
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Flink是基于Master-Slave风格的架构。
Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程。
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基础概念：
1、Flink程序的基础构建模块是流（Streams）与转换（transformations）。
2、每一个数据流起始于一个或多个source，并终止于一个或多个sink。
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Flink优势：
1、支持高吞吐、低延迟、高性能流处理。
2、支持高度灵活的窗口操作。
3、支持有状态计算的Exactly-once语义。
4、提供DataStream API和DataSet API。
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Libaries层：
在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。
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