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资源说明：Flink、Storm、Spark Streaming三种流框架的对比分析
Flink架构及特性分析
Flink是一个原生的流处理系统，提供高级的API。Flink也提供API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。
Flink的基本架构
Flink系统的架构与Spark类似，是一个基于Master-Slave风格的架构。当Flink集群启动后，首先会启动一个JobManager和一个或多个的TaskManager。由Client提交任务给JobManager，JobManager再调度任务到各个TaskManager去执行，然后TaskManager将心跳和统计信息汇报给JobManager。TaskManager之间以流的形式进行数据的传输。上述三者均为独立的JVM进程。
JobManager的作用
JobManager是Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job，调度组成Job的多个Task的执行。同时，JobManager还负责收集Job的状态信息，并管理Flink集群中的从节点TaskManager。JobManager所负责的各项管理功能，它接收到并处理的事件主要包括：
* RegisterTaskManager：在Flink集群启动的时候，TaskManager会向JobManager注册，如果注册成功，则JobManager会向TaskManager回复消息AcknowledgeRegistration。
* SubmitJob：Flink程序内部通过Client向JobManager提交Flink Job，其中在消息SubmitJob中以JobGraph形式描述了Job的基本信息。
* CancelJob：请求取消一个Flink Job的执行，CancelJob消息中包含了Job的ID，如果成功则返回消息CancellationSuccess，失败则返回消息CancellationFailure。
* UpdateTaskExecutionState：TaskManager会向JobManager请求更新ExecutionGraph中的ExecutionVertex的状态信息，更新成功则返回true。
* RequestNextInputSplit：运行在TaskManager上的Task，请求获取下一个要处理的输入Split，成功则返回NextInputSplit。
* JobStatusChanged：ExecutionGraph向JobManager发送该消息，用来表示Flink Job的状态发生的变化，例如：RUNNING、CANCELING、FINISHED等。
TaskManager的作用
TaskManager也是一个Actor，它是实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task。每个TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、CPU等。
Storm架构及特性分析
Storm是一个分布式实时计算系统，主要用于处理大规模的数据流。Storm的架构主要包括Topology、Spout、Bolt、acker等组件。Topology是Storm的计算逻辑单元，Spout是数据源，Bolt是处理单元，acker是任务执行单元。
Storm的基本架构
Storm的架构主要包括Nimbus、Supervisor、Worker三个组件。Nimbus是Storm的master节点，负责管理Topology的执行，并将Topology分配给Supervisor节点。Supervisor节点负责管理Worker节点，并将任务分配给Worker节点。Worker节点是实际执行计算的节点。
Spark Streaming架构及特性分析
Spark Streaming是一个基于Spark Core的流处理系统，主要用于处理大规模的数据流。Spark Streaming的架构主要包括Driver、Executor、Receiver三个组件。Driver是Spark Streaming的master节点，负责管理Job的执行，并将Job分配给Executor节点。Executor节点是实际执行计算的节点。Receiver是数据源，负责接收外部数据。
对比分析
Flink、Storm、Spark Streaming三种流框架都有其优缺点，以下是对比分析：
* Flink：Flink是一个原生的流处理系统，提供高级的API，支持批处理和流处理。Flink的架构基于Master-Slave风格，具有良好的可扩展性和高性能。
* Storm：Storm是一个分布式实时计算系统，主要用于处理大规模的数据流。Storm的架构主要包括Topology、Spout、Bolt、acker等组件。Storm具有良好的可扩展性和高性能，但是Storm的学习成本较高。
* Spark Streaming：Spark Streaming是一个基于Spark Core的流处理系统，主要用于处理大规模的数据流。Spark Streaming的架构主要包括Driver、Executor、Receiver三个组件。Spark Streaming具有良好的可扩展性和高性能，但是Spark Streaming的架构相对复杂。
Flink、Storm、Spark Streaming三种流框架都有其优缺点，选择哪种流框架取决于实际的业务需求和技术栈。
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