《TensorFlow on Flink：融合大数据流处理与深度学习》
Apache Flink是一个流行的开源流处理框架，专为处理无界和有界数据流设计，广泛应用于数据处理和特征工程。而TensorFlow则是一个基于数据流图的开源软件库，用于数值计算，尤其在人工智能计算领域具有极高的应用价值。将TensorFlow与Flink结合，可以实现大规模分布式环境中的特征工程、模型训练、模型推理以及模型服务。
Flink与TensorFlow的整合中，用户可以在同一框架下完成特征工程、模型训练和模型预测。通过Flink，可以实现数据源的接入、转换、清洗，然后利用TensorFlow进行模型的训练和推理。而模型服务部分，可以借助TensorFlow Serving，将训练好的模型部署为服务，同时Flink也可以继续参与分析过程，形成一个完整的数据处理与智能推理流程。
阿里巴巴开源的Flink-ai-extended项目（https://github.com/alibaba/flink-ai-extended）提供了Flink与TensorFlow及其他机器学习框架的集成方案。该项目中的Flink Operator允许用户自定义并行度，通过添加Application Manager（AM）角色和不同角色的节点，构建灵活的分布式机器学习任务。每个角色都有对应的状态机，用于管理节点状态，并且这些状态机是可扩展的，可以根据需求进行定制。