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Flink功能架构
Flink是分层架构的分布式计算引擎，每层的实现依赖下层提供的服务，同时提供抽象的接口和服务供上层使用。
Flink 架构可以分为4层，包括Deploy部署层、Core核心层、API层和Library层
- 部署层：主要涉及Flink的部署模式。Flink支持多种部署模式，如本地（local）、集群（Standalone/YARN）、云服务器（GCE/EC2）。
可以启动单个JVM，让Flink以local模式运行Flink，也可以以Standalone 集群模式运行，同时也支持Flink ON YARN，Flink应用直接提交到YARN上面运行，Flink还可以运行在GCE（谷歌云服务）和EC2（亚马逊云服务）
- 核心层：提供了支持Flink计算的全部核心实现，如支持分布式流式处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等，为上层API提供基础服务。
Core层（Runtime）在Runtime之上提供了两套核心的API，DataStream API（流处理）和DataSet API（批处理）
有状态的流式处理层：最底层的抽象仅仅提供有状态的数据流，它通过处理函数嵌入数据流API（DataStream API）中。用户可以通过它自由处理单流或者多流，并保持一致性和容错性。同时，用户可以进行注册事件时间和处理时间的回调，以实现复杂的计算逻辑
- API层：主要实现了面向无界Stream的流式处理和面向Batch的批量处理API，其中，面向流式处理对应DataStream API，面向批量处理对应DataSet API。
- 库层：该层也可以称为“应用框架层”，它是根据API层的划分，在API层之上构建的满足特定应用的计算实现框架，也分别对应于面向流式处理和面向批量处理两类。面向流式处理支持复杂事件处理（Complex Event Processing，CEP）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批量处理支持FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）。
SQL 既可以运行在DataStreamAPI上，又可以运行在DataSet API上。
Flink输入输出
Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
Flink作为大数据生态的一员，除了本身外，可以很好地与生态中的其他组件进行结合使用，大的概况方面来讲，就有输入方面和输出方面。
如下图左右两侧框图，其中绿色背景是流处理方式的场景，蓝色背景是批处理方式的场景。
左侧输入Connectors
流处理方式：包含Kafka（消息队列）、AWS kinesis（实时数据流服务）、RabbitMQ（消息队列）、NIFI（数据管道）、Twitter（API）
批处理方式：包含HDFS（分布式文件系统）、HBase（分布式列式数据库）、Amazon S3（文件系统）、 MapR FS（文件系统）、ALLuxio（基于内存分布式文件系统）
右侧输出Connectors
流处理方式：包含Kafka（消息队列）、AWS kinesis（实时数据流服务）、RabbitMQ（消息队列）、NIFI（数据管道）、Cassandra（NOSQL数据库）、ElasticSearch（全文检索）、HDFS rolling file（滚动文件）
批处理方式：包含HBase（分布式列式数据库）、HDFS（分布式文件系统）