1.2　Flink架构分析

Flink架构可以分为4层，包括Deploy层、Core层、API层和Library层，如图1.2所示。

• Deploy层：该层主要涉及Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式——本地、集群（Standalone/YARN）和云服务器（GCE/EC2）。
• Core层：该层提供了支持Flink计算的全部核心实现，为API层提供基础服务。
• API层：该层主要实现了面向无界Stream的流处理和面向Batch的批处理API，其中流处理对应DataStream API，批处理对应DataSet API。
• Library层：该层也被称为Flink应用框架层，根据API层的划分，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。面向流处理支持CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批处理支持FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）、Table 操作。

从图1.2可知， Flink对底层的一些操作进行了封装，为用户提供了DataStream API和DataSet API。使用这些API可以很方便地完成一些流数据处理任务和批数据处理 任务。

图1.2　Flink架构