Deploy 层:该层主要涉及了Flink的部署模式,在上图中我们可以看出,Flink 支持包括local、Standalone、Cluster、Cloud等多种部署模式。Runtime 层:Runtime层提供了支持 Flink 计算的核心实现,比如:支持分布式 Stream 处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等,为上层API层提供基础服务。API层:API 层主要实现了面向流(Stream)处理和批(Batch)处理API,其中面向流处理对应DataStream API,面向批处理对应DataSet API,后续版本,Flink有计划将DataStream和DataSet API进行统一。Libraries层:该层称为Flink应用框架层,根据API层的划分,在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架,也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。面向流处理支持:CEP(复杂事件处理)、基于SQL-like的操作(基于Table的关系操作);面向批处理支持:FlinkML(机器学习库)、Gelly(图处理)
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