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Flink简介

现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型：流处理一般需要支持低延迟（毫秒级的延迟）、Exactly-once保证（数据只消费一次），而批处理需要支持高吞吐、高效处理。

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能，其中流处理输入数据流是无解的；批处理被作为一宗特殊的流处理，只是他的输入数据流被定义为有界的。

Flink组件栈

Deploy部署层

1. Local（本地单JVM进程部署，主要用于本地调试）
2. Cluster（集群部署方式）

• Standalone
• YARN：

生产环境常用模式，YARN是一种新的Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，在集群的利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来便捷。

• Cloud（GCE/EC2）

Core核心层

Runtime层提供了支持flink计算的全部核心实现，比如：支持分布式流处理、jobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等，为上层API提供基础服务

API接口层

• DataStream API：提供给面向流处理的接口
• DataSet API：面向批处理的接口

Libraries

该层是flink自身提供的、满足特定应用场景的应用框架

• CEP（事件处理模型）
• Table（提供类似SQL的操作）
• FlinkML（机器学习库）
• Gelly（图像处理）

Flink优势

• 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
• 支持高度灵活的窗口操作（滑动窗口、滚动窗口、session窗口）
• 支持有状态计算的Exactly-once语义
• 提供DataStream API和DataSet API

Flink基础概念

• Flink程序的基础构建模块是流（Stream）和转换（transformations）
• 每一个数据流起始于一个或多个source，并终止于一个或多个sink

时间窗口

• 流上的聚合需要由窗口来划定范围，比如“计算过去的5分钟”或者最后100个元素的和“
• 窗口通常被区分为不同的类型，比如滚动窗口（没有重叠），滑动窗口（有重叠）、会话窗口（由不活动的时隙所打断）

Flink分布式运行环境

基础架构

• Flink是基于Matster-Slave风格的主从架构
• Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程

架构示意图

JobManager

• Flink系统的协调者，负责接收Flink job，调度祖成Job的多个Task的执行
• 手机Job的状态信息，并管理Flink集群中从节点TaskManager

TaskManager

• 实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task
• 负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候讲资源的状态想JobManager汇报

Client

• 用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client、该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群
• Client会将用户提交的Flink程序组装成一个JobGraph，并且是以JobGraph的形式提交的

Flink下载和安装

官网下载地址：Downloads | Apache Flink

选择相关版本进行下载，解压缩后的目录结构：

直接运行start-cluster.sh启动Flink。

Flink提供了界面管理，默认端口是8081，可以通过flink-conf.yaml进行配置。

Flink 开发环境搭建和入门

Flink官方提供的快速生成本地Flink开发的Maven工程：Index of /qsbt-quickstart.sh

Flink常用算子简介

算子是在转换过程中的概念，可以理解成算法的实现

• DataSet API

• DataStream API