flink常见概念
作者：互联网
- Flink Application：一种java应用程序，主要通过main方法来提交一个或多个Flink Job.
- Flink Cluster：Flink集群是由至少一个Flink JobManager和一个或多个TaskManager进程组成的分布式系统。
- 事件（Event）：可以当做流处理或批处理应用程序当中的输入或输出，事件在flink中是一种特殊类型的记录（Record）。
- 记录（Record）：数据集或数据流的组成元素。Operator和Function接收record作为输入，并将record作为输出发出。
- 分区（Partition）：按照一定规则，对数据流当中的记录进行拆分，构成的独立子集。
- 算子（Operator）：逻辑数据流图的节点，对数据流当中的元素执行计算操作，通常由函数（Function）来具体执行计算逻辑。Flink中的Source和Sink是数据输入和数据输出的特殊算子。
- 算子链（Operator Chain）：由至少两个连续的、且符合一定规则的算子串联在一起构成的操作，链中多个算子在同一分区中，算子之间直接进行数据传递，而无须序列化/反序列化或网络传输。
- Flink JobManager：是Flink Cluster的主节点。包含三个不同的组件：Flink Resource Manager、Flink Dispatcher、运行每个Flink Job的Flink JobMaster。
- Flink JobMaster：是Flink JobManager运行中的组件之一。负责监督单个作业Task的执行。
- Flink TaskManager：是Flink集群上实际进行数据处理的工作进程，并负责执行Task执行，集群上TaskManager之间可以相互进行数据通信。
- 托管状态（Managed State）：描述了已在框架中注册的应用程序的状态。Flink会自动对托管状态执行持久化和重伸缩等事宜。
- 状态后端（State Backend）：状态本质上是数据，数据是需要维护的，对于流处理程序，State Backend决定了其state是如何存储在每个TaskManager上。
- 任务（Task）：代表物理数据流图上的节点，是数据流计算的基本工作单元。有Flink运行时来调度执行，task代表了一个算子或算子链的并行实例。
- 子任务（Sub-Task）：负责处理数据流分区上的任务，子任务代表的是同一个算子或算子链具有多个并行的任务。
- 任务槽（Task Slot）：它会独立抢占TaskManager节点上的计算资源，是TaskManager中最小的资源调度单位，并负责运行具体的子任务，任务槽的数量限制一个TaskManager进程中最多可以处理多少个子任务数。
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