Flink概念：编程模型下

Window

对于流的聚合事件（如：counts、sum）的工作与批处理是不同的。例如，是不可能统计一个流的所有元素的数据量的，因为流通常是无限的（没有边界的）。取而代之地，流的聚合事件（如：counts、sum）是限制在窗口范围之内的，比如“统计最近五分钟的数量”或者“最近100个元素的和”。

窗口可以是时间驱动（比如：每30秒）或者数据驱动（比如：每100个元素）。通常有区分出几种不同类型的窗口，比如tumbling windows（没有重复）、sliding windows (有重复)以及session windows（中间有不活跃的间隙）。

更多window的例子，可以参考这边博客（https://flink.apache.org/news/2015/12/04/Introducing-windows.html）。更多细节可以参考 window docs（https://flink.apache.org/news/2015/12/04/Introducing-windows.html）。

Time

在流式程序中涉及到时间的时候（比如定义窗口），将会涉及到三种不同的时间概念：

Event Time是一个事件创建的时间。它通常在事件中以时间戳的形式来描述，比如被传感器或者生产服务添加上去的。Flink 通过timestamp assigners（https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/dev/event_timestamps_watermarks.html）来访问时间。

Ingestion time是事件在source操作中进入到Flink数据流中的时间。

Ingestion time是执行基于时间操作的操作器的本地时间。

更多关于如何处理时间的细节在event time docs（https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/dev/event_time.html）。

Stateful Operations

在一个数据流中有很多操作在某个时间仅仅查看一个独立的事件（比如事件解析器），但是有些操作会记住多个操作的信息（比如窗口操作）。这些操作被称作有状态的。

这些有状态的操作符的状态是保存在可以认为是一个内嵌的key/value存储器中。状态与被有状态的操作符的读取的流是严格地分区和分布式的。因此，只有在keyBy() 函数以后，keyed streams才能访问 key/value 状态，但是只能访问当前事件key相关的值。调整流的键以及状态确保了所有的状态更新是本地操作，这保证了一致性而没有事务开销。这个调整可以让Flink很容易地重新分配留的状态和调整流的分区。

更多信息，可以查看State的文档（https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/dev/stream/state/index.html）

检查点的容错

Flink结合流重播（stream replay）和检查点来实现容错。检查点与每个输入流特定的点以及每个操作符对应的状态相关。通过从检查点恢复操作符的状态以及重新执行事件，可以使流式的数据流可以从检查点开始重新执行，以保持一致性（exactly-once处理语义）。

检查点的间隔是一种平衡执行期间容错性开销和恢复时间的方式（需要重新执行的事件的数量）。

fault tolerance internals(https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/internals/stream_checkpointing.html)的描述中提供了更多关于Flink管理检查点的信息以及相关的话题。更多关于配置检查点的细节在 checkpointing API docs（https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/dev/stream/state/checkpointing.html）中。

批处理流媒体

Flink把其看成流式程序的一种特殊场景来执行批处理程序。这时候流是有边界的（有限的元素数量）。DataSet内部是当做数据流来对待的。因此，上述概念同样适用于批处理程序以及流处理程序，只有一些小的例外：

批处理的容错性（https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/dev/batch/fault_tolerance.html）不使用检查点。通过重新执行全部的流来进行恢复。这大概是由于输入是有限的吧。这使恢复的成本消耗更多，但是让常规的执行更加简单，因为它避免了检查点。

在DataSet API中有状态的操作使用简化的in-memory/out-of-core 数据结构，而不是key/value 索引。

DataSet API 介绍了特定的同步的（基于时序图的）操作，这仅仅在有限的流中才有可能。更多细节，请查看iteration 文档（https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/dev/batch/iterations.html）。