Flink架构：

Flink整个系统包含三个部分：

1、Client：

给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群。

Client会将用户提交的Flink程序组装成一个JobGraph，并且是以JobGraph的形式提交的。

2、TaskManager：

业务执行节点，执行具体用户任务。TaskManager可以有多个，各个TaskManager都平等。

实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task。

负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络等，在启动的时候将资源状态向JobManager汇报。

3、JobManager：

管理节点，管理所有的TaskManager，并决策用户任务在哪些TaskManager上执行。

Master进程，Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job及Job的管理和资源的协调，包括任务调度，检查点管理，失败恢复、调度组成Job的多个Task执行等。

对于集群为HA模式，可以同时多个master进程，其中一个作为leader，其他作为standby。当leader失败时，会选出一个standby的master作为新的leader（通过zookeeper实现leader选举）

分布式执行：

1、Flink程序提交给JobClient

2、JobClient再提交给JobManager

3、JobManager负责资源的协调和Job的执行

4、待资源分配完成，task就会分配到不同的TaskManager，TaskManager会初始化线程去执行task

5、根据程序的执行状态向JobManager反馈，执行的状态包括starting、in progress、finished以及canceled和failling等等

6、当Job执行完成，结果会返回给客户端