Checkpoint Storage
checkpoint期間State Backend存儲(chǔ)snapshot的地方夭织，JobManager的Java 堆內(nèi)存或文件系統(tǒng)Flink Application Cluster
只執(zhí)行一個(gè)Application中的job的集群残吩，生命周期與Application相同Flink Job Cluster
只執(zhí)行一個(gè)job的集群均牢，生命周期與job相同Flink Cluster
包含一個(gè)JobManager和多個(gè)TaskManager進(jìn)程的分布式系統(tǒng)Flink Session Cluster
可接收多次job提交，session不停止則永久運(yùn)行Event
一個(gè)事件是應(yīng)用程序中領(lǐng)域狀態(tài)變化的聲明阵谚，事件可以是流/批處理程序的輸入或輸出。Execution Graph/ Physical Graph/
分布式運(yùn)行時(shí)執(zhí)行的邏輯圖的物理轉(zhuǎn)換，nodes轉(zhuǎn)換為tasks，edges是數(shù)據(jù)流/數(shù)據(jù)集的輸入輸出或分區(qū)關(guān)系Function
用戶實(shí)現(xiàn)的包含一段應(yīng)用邏輯的Flink程序斤程，大多數(shù)function都包含在一個(gè)對(duì)應(yīng)的Operator中Parallel Instance
相同operator或function的多個(gè)并行的實(shí)例Flink Application
在main()里提交的一個(gè)或多個(gè)job,Flink Job
一個(gè)邏輯圖的運(yùn)行時(shí)表示，job提交由execute()完成Job Graph / Logical Graph
數(shù)據(jù)流/數(shù)據(jù)集的操作和輸入輸出關(guān)系的有向圖铛嘱。節(jié)點(diǎn)代表operator, 邊代表operator的輸入輸出關(guān)系暖释。邏輯圖在提交job時(shí)生成袭厂。Managed State
由Flink 框架記錄的應(yīng)用程序的應(yīng)用stateOperator
邏輯圖的節(jié)點(diǎn)墨吓，一個(gè)operator執(zhí)行一種操作球匕，通常由一個(gè)function執(zhí)行Operator Chain
一個(gè)operator chain是兩個(gè)或多個(gè)連續(xù)的不需要重分區(qū)的operator。chained operators之間可不通過(guò)網(wǎng)絡(luò)或序列化直接轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)帖烘。Partition
數(shù)據(jù)流/數(shù)據(jù)集中獨(dú)立的子集亮曹。partition通常是某個(gè)task的輸入。如果某個(gè)轉(zhuǎn)換操作導(dǎo)致數(shù)據(jù)流/集分區(qū)改變秘症，則稱(chēng)作重分區(qū)照卦。Execution Mode
批模式或流模式State Backend
在流處理應(yīng)用中，TaskManager存儲(chǔ)state的方式：TaskManager的java堆內(nèi)存或內(nèi)置的RocksDBSub-Task
負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)流中一個(gè)分區(qū)的task乡摹，用sub-task時(shí)表示相同的operator或operator-chain由有多個(gè)并行的taskTask
物理圖的一個(gè)節(jié)點(diǎn)役耕，task是任務(wù)的一個(gè)基本單位Flink TaskManager
Flink集群中的工作者進(jìn)程，Task分配給TaskManager執(zhí)行聪廉，Transformation
通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)流做某種操作而生成新的數(shù)據(jù)流瞬痘，可以是one-to-one的轉(zhuǎn)換，也可以是對(duì)數(shù)據(jù)流的分區(qū)或聚合
Flink 術(shù)語(yǔ)表
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