我要评论1.简单介绍一下flink背景
随着科技的发展，大数据框架处理海量数据越来越流行。有状态流计算将会逐步成为企业作为构建数据平台的架构模式，而目前从社区来看，能够满足的只有Apache Flink。Flink通过实现Goolge Dataflow流式计算模型实现了高吞吐、低延迟、高性能兼具实时流式计算框架。同时Flink支持高度容错的状态管理，防止状态在计算过程中因为系统异常而出现丢失。Flink具有先进的架构理念，诸多的优秀特性，以及完善的编程接口，而Flink也在每一次的Release版本中，不断推出新的特性。在未来，Flink将不仅作为实时流式处理的框架，更多的可能会成为一套实时的状态存储引擎，让更多的用户从有状态计算的技术中获益。因此批流融合的Flink大数据处理框架越来越受欢迎。
Apache Flink是一个开放源码的分布式数据处理引擎，基于Google Dataflow模型。作为新型的大数据框架，Flink有许多对性能影响较大的配置参数。
2.flink1.7.2参数初步筛选
Flink1.7提供了300多项配置参数，主要分类为：核心，JobManager，TaskManager，分布式协调（通过Akka）,REST,Blob服务器，心跳管理器，SSL设置，网络通讯（通过Netty）,Web前端，文件系统，编译/优化，运行时算法，Resource Manager，YARN，Mesos，HA，Zookeeper安全。
详细的配置参数请参照。
内容如下图：
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