Ø 认识：一个flink程序被映射为一个Stream DataFlow，分别由Stream、Transformation两部分构成。
Ø Stream：实时数据流，Redistribution模式下stream被分为很多Stream分区（StreamPartitions）。
Ø Transformation：transformation operator，operator可以被分为很多suboperator，在TaskManager里TaskSlot中运行，suboperator的个数等于该operator的并行度。
Ø Task chain：对于某些suboperator，两个连续的operator操作，可以在同一个线程中运行，可以提高线程切换、资源等方面的效率。
Ø Time：Event Time（时间产生时间），Ingestion Time（事件进入stream dataflow时间），Processing Time（事件在某个operator被处理的本地时间）。
Ø Window：按时间或者个数分为两种，具体的窗口类型代码中再研究其区别。
2. 组件栈
3. 架构
基本流程：
Client提交flink job请求，该job以JobGraph的形式提交，其实就是一个DAG，是流处理的一个逻辑视图，JobManager收到flink job后，生成ExecutionGraph，依然是一个DAG图，只不过是并行数据流处理的物理视图，该图由Execution Vertexs和intermediate Result [Partitions]组成，注意Execution的概念，是一个Operator的一次Attempt，具体流程如下图所示。
物理调度：
到目前为止，这些DAG图从某种层面上还一直都是逻辑表示， Execution Job Vertex本质上是一个suboperator操作，该实现物理分布在TaskManager机器上的TaskSlot中，TaskSlot是资源占有的一个单位，有点类似于进程，物理上Execution Job Vertex就分布在这些TaskSlot中。
4. 迭代机制
Ø Iterator
个人理解：输入经过step函数产生迭代输出，该输出继续作为step的输入，如此迭代下去，直到迭代完成，产生迭代输出。
Ø Delta Iterator
个人理解：增点迭代有两个流，workSet和Solution Set，WorkSet经过一次step迭代，增量作用到Solution Set，如此这样迭代下去。
疑问点：WorkSet大小和Solution Set是一样的吗，如果不一样怎么作用到Solution Set中，是做截断或者不起操作吗。还是说WorkSet中的每个元素是作用到整个SolutionSet上的，这样对于Solution Set，每个元素的增量其实是一样的，增量迭代应该不是这样理解的吧。
5. 容错机制（checkpoint）
个人理解：每个StreamPartitions里针对每个Snapshot都会填充一个barrier，该barrier携带了snapshot的一些信息，operator收到各种stream，会根据各个stream接收到的barrier补齐一个完整的snapshot，如果所有的sink操作都完成，则通知checkpoint coordinator。
备注：这块目前掌握的资料还是有些少，理解不到位。
6. Backpressure机制（其实是监控每个Suboperator的状态）
参考文档：
https://blog.csdn.net/jdoouddm7i/article/details/62039337
https://blog.csdn.net/yanghua_kobe/article/details/51298871
https://blog.csdn.net/u010022051/article/details/51481189