Flink是一个快速、可扩展的分布式流处理和批处理框架，具有强大的容错性和一致性。核心概念之一是DataStream（DS），本文将介绍DataStream的基本概念和在Flink中的运行架构。
DataStream简介
DataStream是Flink中用于处理连续数据流的核心抽象。它代表了一组无边界且按照时间顺序生成的事件。每个事件都是一个离散的数据元素，可以是一个简单的数字、字符串或一个复杂的对象。
DataStream API提供了丰富的操作符，可以对数据流进行转换、过滤、聚合等操作。这些操作符可以以流水线的方式组合在一起，构建复杂的数据处理逻辑。
Flink运行架构
Flink的运行架构可以分为两个层次：任务管理器（TaskManager）和作业管理器（JobManager）。
任务管理器是Flink的工作节点，负责执行具体的任务。每个任务管理器通常运行在独立的JVM进程中，并且可以以集群形式部署。任务管理器接收作业管理器分配的任务，执行数据转换和计算操作，并将结果发送回作业管理器。
作业管理器是Flink的主节点，负责任务调度、故障恢复和资源管理等。它负责将作业图解析为一系列任务，并将任务分配给任务管理器。作业管理器还负责协调不同任务之间的数据交换和同步。
Flink支持多种部署模式，包括本地模式、集群模式和云服务模式等。在集群模式下，Flink会自动将作业图划分为更细粒度的任务，并根据数据流的特性进行优化和并行执行。
总结
DataStream是Flink中处理连续数据流的核心抽象，它提供了丰富的操作符和API，可以灵活地处理和转换数据。Flink的运行架构包括任务管理器和作业管理器，在集群模式下可以实现高效的并行计算和数据处理。
使用Flink处理数据流能够有效地实现实时数据分析、数据清洗、数据传输等场景，并具有出色的容错性和一致性。随着大数据应用的不断增加，Flink作为一种强大的流处理框架，将在数据处理领域发挥越来越重要的作用。
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参考链接：
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