Flink到底怎么用？SoData数据机器人实例分析[通俗易懂]

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Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。

Flink擅长处理无界和有界数据集，精确的时间控制和状态化使得Flink的运行时(runtime)能够运行任何处理无界流的应用。有界流则由一些专为固定大小数据集特殊设计的算法和数据结构进行内部处理，产生了出色的性能。

总的来说，Flink作为一个集合众多具有竞争力特性于一身的流处理引擎，具备以下优势特点：

1、 支持高吞吐、低延迟、高性能。Flink是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式流式处理框架。

2、 同时支持事件时间和处理时间语义。Flink能够支持基于事件时间语义进行窗口计算，也就是使用事件产生的时间，这种基于事件驱动的机制使得事件即使乱序到达，流系统也能够计算出精确的结果，保证了事件原本的时序性。

3、 支持有状态计算，并提供精确一次的状态一致性保障。这种方式能极大地提升系统的性能，并降低数据计算过程的资源消耗。

4、 基于轻量级分布式快照实现的容错机制。Flink能够分布式运行在上千个节点上，将一个大型计算任务的流程拆解成小的计算过程，然后将Task分布到并行节点上进行处理。在任务执行过程中，能够自动发现事件处理过程中的错误而导致的数据不一致问题，以确保数据中处理过程中的一致性。

5、 保证了高可用，动态扩展，实现7*24小时全天候运行。Flink 支持高可用性配置（无单点失效），和Kubernetes、YARN、Apache Mesos紧密集成，能做到快速故障恢复，动态扩缩容作业等。

6、 支持高度灵活的窗口操作。Flink将窗口划分为基于Time、Count、Session，以及Data-driven等类型的窗口操作，窗口可以用灵活的触发条件定制化来达到对复杂流传输模式的支持，用户可以定义不同的窗口触发机制来满足不同的需求。

基于以上优势特点，世界各地很多要求严苛的流处理应用都运行在 Flink 之上，也有数据治理工具平台应用Flink技术实现数据的高效处理。

以SoData数据机器人为例，相较于传统数据加工流程，SoData数据机器人基于Spark和Flink体系，实现了真正的批流一体分布式计算，以及数据采集、集成、转换、装载、加工、落盘全流程实时+批次处理的极致体验，快速响应企业数据应用需求。

SoData数据机器人的Flink体系和Spark体系具体如下。

Flink体系：实时动态表+批次表，结合Flink-SQL，实现真正的批流一体分布式计算分析支持从MySQL、MariaDB、Oracle、Sqlserver、MongoDb、kafka加载实时表，形成动态流表支持从各种异构数据源执行SQL，将结果集形成批次表，加载到Flink，形成批表可视化管理批流一体表。

Spark体系：支持从各种数据源执行SQL生成Spark字典表，边开发边调试的Spark-SQL开发，支持任意结果集输出到各类数据库。

此外，针对Flink技术存在的一些问题，如：

1、现有Flink实时计算体系中，流式开发是在一个作业内完成的，多个作业间的跨表查询，在底层上需要从源库重新读全量数据，这样会造成大量数据的重复加载，极大消耗时间和浪费资源；

2、流式计算传统开发，需遵循Flink的限制，不能像批次一样随意执行，且效率较低；

3、实际应用中，一个大表加载的Flink作业中，会被重复使用的概率很高，若只应用到1个作业则不可复用。

SoData数据机器人也给出了解决方案。

不但增加了可以跨作业的Flink缓存层，用最小开销的数据类型结合压缩算法，重构了存储，这样每次用到动态表或静态表时，只需要从这个缓存层加载即可完成，在API上也增加了新的接口。

而且开发了可通过Web界面随时执行Flink-Sql的功能，形成Flink-Sql组件用户开发批流一体的作业时，可边开发边调试，可跨作业调试使，将原本需要Flink工程师开发的复杂工作，变成普通人通过界面写Sql就可完成，且执行效率较高。

目前，SoData数据机器人已应用于金融、医疗、零售等多个行业，帮助其高效率、高质量地完成数据治理。