程序和数据流

Flink程序的基本构建块是streams和transformations（注意，DataSet在内部也是一个stream）。一个stream可以看成一个中间结果，而一个transformations是以一个或多个stream作为输入的某种operation，该operation利用这些stream进行计算从而产生一个或多个result stream。
在运行时，Flink上运行的程序会被映射成streaming dataflows，它包含了streams和transformations operators。每一个dataflow以一个或多个sources开始以一个或多个sinks结束。dataflow类似于任意的有向无环图（DAG），当然特定形式的环可以通过iteration构建。

并行数据流

程序在Flink内部的执行具有并行、分布式的特性。stream被分割成stream partition，operator被分割成operator subtask，这些operator subtasks在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中彼此互不依赖得执行。
一个特定operator的subtask的个数被称之为其parallelism(并行度)。一个stream的并行度总是等同于其producing operator的并行度。一个程序中，不同的operator可能具有不同的并行度。
Stream在operator之间传输数据的形式可以是one-to-one(forwarding)的模式也可以是redistributing的模式。
One-to-one : strem(比如在source和map operator之间)维护着分区以及元素的顺序。
Redistributing : stream(map()跟keyBy/window之间或者keyBy/window跟sink之间)的分区会发生改变。

tasks & operator chains

出于分布式执行的目的，Flink将operator的subtask链接在一起形成task。每个task在一个线程中执行

Master,Worker,Client

Flink运行时包含了两种类型的处理器：
master处理器：也称之为JobManagers用于协调分布式执行。它们用来调度task，协调检查点，协调失败时恢复等。
Flink运行时至少存在一个master处理器。一个高可用的运行模式会存在多个master处理器，它们其中有一个是leader，而其他的都是standby。
worker处理器：也称之为TaskManagers用于执行一个dataflow的task(或者特殊的subtask)、数据缓冲和data stream的交换。
Flink运行时至少会存在一个worker处理器。

Workers,Slots,Resources

为了控制一个worker能接收多少个task。worker通过task slot来进行控制（一个worker至少有一个task slot）。
slot共享行为可以通过API来控制，以防止不合理的共享。这个机制称之为resource groups，它定义了subtask可能共享的slot是什么资源。

时间和窗口

聚合事件（比如count,sum）工作起来比起批处理略微有些不同。例如，它不能一次完成对流中所有元素的数量统计，然后返回结果。因为流通常都是无限的（无边界）。取而代之的是，在流上的聚合（count，sum等）被隔离到window域中，比如，“统计最近5分钟的数量”或“对最近100个元素求和”。
窗口可以是时间驱动的（比如，每30秒）也可以是数据驱动的（比如，每100个元素）。通常我们将窗口划分为：tumbing windows(不重叠)，sliding windows（有重叠）和session windows(有空隙的活动)。

时间

Event Time：指一个事件的创建时间。通常在event中用时间戳来描述，比如，可能是由生产事件的传感器或生产服务来附加。Flink访问事件时间戳通过时间戳分配器。
Ingestion time：指一个事件从source operator进入Flink dataflow的时间。
Processing time：每一个执行一个基于时间操作的operator的本地时间。

状态和失败容忍

在dataflow中的许多操作一次只关注一个独立的事件（比如一个事件解析器），还有一些操作能记住多个独立事件的信息（比如，window operator），而这些操作被称为stateful（有状态的）。
给key/value构建索引的数据结构最终被存储的地方取决于状态最终存储的选择。其中一个选择是在内存中基于hash map，另一个是RocksDB。另外用来定义Hold住这些状态的数据结构，状态的最终存储也实现了基于时间点的快照机制，给key/value做快照，并将快照作为检查点的一部分来存储。