一、部署层

Flink支持本地（Local）模式、集群（Cluster）模式等

二、执行引擎层

执行引擎层是核心API的底层实现，位于最低层。执行引擎层提供了支持Flink计算的全部核心实现

一、执行引擎层的主要功能

• 支持分布式流处理
• 从作业图（JobGraph）到执行图（ExecutionGraph)的映射、调度等
• 为上层的API层提供基础服务
• 构建新的组件或算子

二、执行引擎层的特点

• 灵活性高，但开发比较复杂
• 表达性强，可以操作状态、Time等

三、核心API层

核心API层主要对无界数据流和有界数据流进行处理，包括DataStream API和DataSet API，以及实现了更加抽闲但是表现力稍差的Table API、SQL

• DataStream API：用于处理无界数据流，或者以流处理方式来处理有界数据流
• DataSet API：用于对有界数据进行处理。用户可以非常方便地使用Flink提供的各种算子对分布式数据集进行处理。DataStream API和DataSet API是流处理应用程序和批处理应用程序的接口，程序在编译时生成作业图。在编译完成之后，Flink的优化器会生成不同的执行计划。根据部署方式的不同，优化之后的作业图将被提交给执行器执行。
• Table API、SQL：用于对结构化数据进行查询，将结构化数据抽象成关系表，然后通过其提供的类SQL语言的DSL对关系表进行各种查询

四、领域库层

Flink还提供了用于特定领域的库，这些库通常被嵌入在API中，但不完全独立于API。这些库也因此可以继承API的所有特性，并与其他库集成

在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架（库），分别对应ing面向流处理和面向批处理这两类

• 面向流处理支持：CEP（复杂时间处理）、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）、Alink（新开源的机器学习库）、Gelly（图计算）