一：为什么学习flink？

相比较spark，flink对于实时这块，使用过流的方式进行实现。
spark是通过批流的方式实现，通过减少批的时间间隔来实现流的功能。

二：什么是flink？

flink是一个针对于实时进行处理的框架。高可用，低延迟。

三：flink怎么使用？

1. flink的俩种架构模式。

• Standalone模式。
  

1. JobManager
   1.将程序转为物理执行图。
   2. 申请资源。
   3. 监控taskmanager运行情况和checkpoint的协调。

2. ResourceManager
   资源管理器主要负责管理任务管理器（TaskManager）的插槽（slot）。

3. TaskManager
   执行任务

4. Dispatcher

• Flink on yarn模式。
• 

2. TaskSlot与Parallelism。

slot是指taskmanager的并发执行能力。
parallelism是指taskmanager实际使用的并发能力

3. flink 窗口，时间，水位线。

窗口
1. 滚动
2. 滑动
3. 累加
时间

1. 事件时间。
2. 处理时间。
3. 摄入时间。

水位线

4. 状态。

1. source端保证。
   在kafka的源头，我们有偏移量，当重跑的时候，会找到上次的offest进行重新加载数据。
2. 中间进行保证。
   checkpoint
   savepoint
   当jobmanager发送任务的时候，会伴随发送一个barriers（栅栏），每一个操作都会进行一次拍照，最后sink。跑完会将数据存储起来。完成一次保存。最后通知jobmanager。
   存储的方式
   1. 内存
   2. 磁盘
   3. 数据库
3. sink端进行保证。
   俩阶段提交。