本文翻译自General Architecture and Process Model

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一、处理过程

当Flink系统启动时，首先启动JobManager和一至多个TaskManager。JobManager负责协调Flink系统，TaskManager则是执行并行程序的worker。当系统以本地形式启动时，一个JobManager和一个TaskManager会启动在同一个JVM中。

当一个程序被提交后，系统会创建一个Client来进行预处理，将程序转变成一个并行数据流的（parallel data flow）形式，交给JobManager和TaskManager执行。图1展示了在系统交互中各个组件的角色。

图1Flink运行时各组件关系

二、组件栈（Component Stack）

Flink以层级式系统形式组件其软件栈，不同层的栈建立在其下层基础上，并且各层接受程序不同层的抽象形式：

o   运行时层以JobGraph形式接收程序。JobGraph即为一个一般化的并行数据流图（data flow），它拥有任意数量的Task来接收和产生data stream

o   DataStream API和DataSet API都会使用单独编译的处理方式（Separate compilation process）生成JobGraph。DataSet API使用Optimizer来决定针对程序的优化方法，而DataStream API则使用stream builder来完成该任务。

o   在执行JobGraph时，Flink提供了多种候选部署方案（如local，remote，YARN等）

o   Flink附随了一些产生DataSet或DataStream API程序的的类库和API：处理逻辑表查询的Table，机器学习的FlinkML，图像处理的Gelly，事件处理的CEP

图2Flink组件栈

三、工程和依赖

Flink系统核心可分为多个子项目。分割项目旨在减少开发Flink程序需要的依赖数量，并对测试和开发小组件提供便捷。

独立的工程和依赖关系如图3所示

图3Flink子项目和依赖关系

此外，除了图3列出的项目，Flink当前还包括以下子项目：

o   Flink-dist：distribution项目。它定义了如何将编译后的代码、脚本和其他资源整合到最终可用的目录结构中。

o   Flink-quick-start：有关quickstart和教程的脚本、maven原型和示例程序

o   flink-contrib：一系列有用户开发的早起版本和有用的工具的项目。后期的代码主要由外部贡献者继续维护，被flink-contirb接受的代码的要求低于其他项目的要求。