简述flink编程模式的层次架构

Apache Flink 是一个流式处理引擎，它支持多种编程模式，其中最常用的是流式编程模式。Flink 的流式编程模式可以分为以下三个层次的架构：

1. 应用程序层：这是最上层的架构，应用程序开发者在这里编写 Flink 应用程序。Flink 应用程序通常被分为两类：流处理和批处理。流处理应用程序连续地接收输入数据流，将其处理后输出到输出数据流中；批处理应用程序则一次性接收所有输入数据，将其处理后输出到输出数据集中。

2. 运行时层：这是 Flink 应用程序的核心层，负责管理和执行应用程序。它包括了三个子层：作业管理器、任务管理器和数据流引擎。作业管理器负责接收应用程序的执行计划，将其转化为任务图并进行调度；任务管理器则负责执行具体的任务，并与数据流引擎进行交互，从而完成数据的传输和计算。

3. 数据存储和处理层：这是 Flink 应用程序的底层架构，它包括了数据存储和数据处理两个部分。数据存储部分负责将输入数据流和输出数据流保存到文件系统或者分布式数据库中；数据处理部分则负责处理数据，并将结果输出到输出数据流中。Flink 可以支持多种数据源和数据格式，包括本地文件、Hadoop HDFS、Apache Kafka、Apache Cassandra 等。

相关问题

试题三：（25分） （1）简述大数据Lambda架构的优点和局限性。 （2）举例说明Flink在企业中的应用场景。 （3）简述Flink核心组件栈包含哪些层次？每个层次具体包含哪些内容？ （4）Flink的JobManager和TaskManager具体有哪些功能？ （5）简述Flink编程模式的层次结构。

好的，我来回答你的问题。

(1) 大数据Lambda架构的优点是能够快速处理海量数据，并且具有高可靠性和可扩展性；同时能够处理实时数据和历史数据，适用于各种场景。但是，Lambda架构也存在一些局限性，例如需要维护两套代码，增加了开发和维护的难度；同时实时和离线处理存在不一致性的问题，需要额外处理。

(2) Flink在企业中的应用场景很多，例如实时数据处理、流式ETL、实时流查询、复杂事件处理、机器学习等。其中，一个典型的应用场景是实时数据处理，例如金融、电商、物流等行业，需要实时处理大量的数据，进行实时计算和决策。

(3) Flink核心组件栈包含了四个层次：API和运行时、分布式存储、集群管理和客户端。API和运行时层次包含了DataStream API和DataSet API，以及Flink的执行引擎；分布式存储层次包含了Flink自带的分布式文件系统和第三方存储系统；集群管理层次包含了Flink自带的YARN和Mesos集群管理器，以及Kubernetes；客户端层次包含了Flink的命令行客户端和Web界面。

(4) Flink的JobManager和TaskManager具体功能如下：JobManager负责整个Flink集群的管理和协调，包括任务调度、资源分配、任务监控等；TaskManager则是具体任务的执行者，负责任务的执行和结果输出，同时与JobManager通信保持状态一致。

(5) Flink编程模式的层次结构包括：基础API、Table API和SQL、高级API和库、批处理API。其中，基础API包括DataStream API和DataSet API，用于实现流处理和批处理；Table API和SQL提供了类似关系型数据库的编程模式，支持SQL查询和基于表的操作；高级API和库包括CEP、Gelly、ML等库，用于实现复杂事件处理、图处理、机器学习等高级应用；批处理API则是基于DataSet API的批处理操作。这些API可以相互组合，形成不同的编程模式，满足不同的应用需求。

简述 Flink的4种部模式

Flink 有四种部署模式，分别是：

1. 本地模式（Local Mode）：在本地运行 Flink 程序，适合本地开发及测试。

2. 独立部署模式（Standalone Mode）：在集群上运行 Flink 程序，适合需要高可用性、高性能的生产环境。

3. YARN 集群模式（YARN Cluster Mode）：在 YARN 集群上运行 Flink 程序，适合大数据平台上的分布式计算。

4. Apache Mesos 集群模式（Mesos Cluster Mode）：在 Mesos 集群上运行 Flink 程序，适合需要高可用性、高性能的生产环境。