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day01_Flink概述、安装部署和入门案例

今日目标

• Flink概述（了解）
• Flink安装部署（会部署）
• Flink入门案例（会操作）

Flink概述

什么是批处理和流处理

• 批处理，基于周期的数据一批批处理（数据采集、数据ETL、数据统计分析挖掘、报表展示）
• 流处理，实时的来一条处理一条。

为什么需要流计算

• 流处理应用场景
• 实时监控
• 实时大屏、实时分析
• 实时数据仓库

Flink的发展史

• 2009年柏林工业大学一个研究项目
• 2014年被贡献给 apache 成为顶级项目，Flink 计算的主流方向是流式处理
• 2019年flink 商业公司被阿里收购，Flink 迎来了快速的发展

Flink的官方介绍

• Flink 是 Java 开发的，通信机制使用 akka ，数据的交换是 netty
• Flink 推荐使用 Java 、 scala 、 python

Flink组件栈

• 部署层
• local 单机；
• 集群部署（standalone 、 yarn 、mesos、k8s）；
• 云部署 （阿里云、腾讯云、亚马逊云等）
• 运行层 runtime
• StreamingGraph 流图
• jobGraph
• ExecuteGraph
• API
• DataSet api (软弃用) ，高版本中 全部弃用
• DataStream API
• 类库
• FlinkML Gelly（图计算）

Flink 中批处理是流处理的一种特例。

Flink基石

• 检查点 checkpoint 轻量级
• 状态 state keyedstate operatorstate
• 时间 time EventTime（业务时间） ingestion time（摄取时间） processing time（处理时间）
• 窗口 windows 滚动时间、滑动时间、会话窗口、计数窗口

Flink的应用场景

• 常用的应用

• 应用三个场景
• stream pipeline 流管线
• 批/流分析
• 基于事件驱动

Flink的安装部署

Local本地安装

• 启动 flink
• [root@node1 bin]$ start-cluster.sh

• Flink web UI页面
• node1:8081
• 执行 wordcount 脚本
• [root@node1 flink]$ bin/flink run /opt/server/flink/examples/batch/WordCount.jar –input /root/words.txt

Standalone独立集群安装

Standalone-HA高可用集群模式

• zookeeper 选举
• HDFS
• 配置
• node1 上配置 jobmanager.rpc node2上配置 jobmanager.rpc
• zookeeper 的地址
• checkpoint 的hdfs的路径
• zookeeper 恢复的数据在hdfs上的路径
• workers 每一行一个hostname
• 启动启动 hdfs hadoop-daemon start namenode
  hadoop-daemon start datanode
  hadoop-daemon start secondarynamenodezookeeper ,每一台都启动，集群模式/export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh startFlink启动start-cluster.sh

Flink on Yarn模式

• yarn 的两种提交方式yarn-session对于大量的小文件集合处理数据使用 yarn-sessionper-job-session对于大的数据量 per-job
• yarn-session 启动并执行任务启动 yarn-session/export/server/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d执行任务在 yarn-session 中/export/server/flink/bin/flink run /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar
• kill 掉 yarn-session
• yarn application -kill application_1620078252622_0006
• per-job 启动并执行任务 [ -m yarn-cluster ]
• /export/server/flink/bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar

千亿数据仓库实时项目

• 实时通过大屏或者看板展示订单相关信息
• 技术架构
• 数据源 MySQL、日志数据
• 日志采集工具Flume、CDC工具Canal（binlog日志变化）
• 消息队列 Kafka，数据仓库分层，ODS、DWD、DWS层，时间不受限
• 流式计算引擎 Flink
• 内存（缓存）数据库Redis ，保存维度数据
• 明细数据落到Hbase
• 建索引和SQL查询Phoenix
• 经过ETL或业务分析统计写回Kafka
• 时序数据库Druid加载Kafka中数据进行业务的统计
• 报表展示Superset或者echarts图表工具

Flink入门案例

Flink API

编程模型

• source
• transformation
• sink

批处理案例

package cn.itcast.sz22.day01;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.AggregateOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.FlatMapOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.MapOperator;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* Author itcast
* Date 2021/5/4 15:25
* 通过 flink 批处理实现 wordcount
* 开发步骤：
* 1. 获取环境变量
* 2. 读取数据源
* 3. 转换操作
* 4. 将数据落地，打印到控制台
* 5. 执行（流环境下）
*/
public class Wordcount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//获取环境变量
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//读取数据
//1. 文件中读取
//2. 获取本地的数据，开发测试用
DataSource<String> source = env
.fromElements(“itcast hadoop spark”, “itcast hadoop spark”, “itcast hadoop”, “itcast”);
//3. 进行转换操作
DataSet<String> flatMapDS = source.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
String[] words = value.split(” “);
for (String word : words) {
out.collect(word);
}
}
});
//3.2 转换成元素 map
MapOperator<String, Tuple2<String, Integer>> mapDS = flatMapDS.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
return Tuple2.of(value, 1);
}
});
//3.3统计
AggregateOperator<Tuple2<String, Integer>> result = mapDS.groupBy(0).sum(1);
//4.打印输出
result.print();
}
}

流处理案例

package cn.itcast.sz22.day01;
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* Author itcast
* Date 2021/5/4 15:55
* 流式计算 wordcount 统计
* 编码步骤
* 1.准备环境-env
* 2.准备数据-source
* 3.处理数据-transformation
* 4.输出结果-sink
* 5.触发执行-execute
*/
public class Wordcount2 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//编码步骤
//1.准备环境-env
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING);
env.setParallelism(1);
//2.准备数据-source
DataStream<String> linesDS = env
.fromElements(“itcast hadoop spark”,”itcast hadoop spark”,”itcast hadoop”,”itcast”);
//3.处理数据-transformation
SingleOutputStreamOperator<String> flatMap = linesDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
String[] words = value.split(” “);
for (String word : words) {
out.collect(word);
}
}
});
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mapDS = flatMap.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
return Tuple2.of(value, 1);
}
});
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> result = mapDS.keyBy(t -> t.f0)
.sum(1);
//4.输出结果-sink
result.print();
//5.触发执行-execute
env.execute();
}
}

流处理-Lambda版本

package cn.itcast.sz22.day01;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.util.Arrays;
/**
* Author itcast
* Date 2021/5/4 16:05
* 通过 java 的 lambda 表达式实现 wordcount
*/
public class Wordcount3 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//1. 获取环境变量
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
//2. 读取数据源
DataStreamSource<String> source = env.fromElements(“itcast hadoop spark”, “itcast hadoop spark”, “itcast hadoop”, “itcast”);
//3. 转换操作
// void flatMap(T value, Collector<O> out)
DataStream<String> faltMapDS = source.flatMap((String value, Collector<String> out) ->
Arrays.stream(value.split(” “))
.forEach(out::collect))
.returns(Types.STRING);
//O map(T value)
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mapDS = faltMapDS
.map((word) -> Tuple2.of(word, 1))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> result = mapDS.keyBy(t -> t.f0).sum(1);
//4. 将数据落地，打印到控制台
result.print();
//5. 执行（流环境下）
env.execute();
}
}

Flink原理初探

• Flink的角色分配
• jobmanager
• taskmanager
• client
• taskmanager 执行能力
• taskslot 静态的概念
• parallelism 并行度 动态概念
• 每个节点就是一个 task 任务
• 每个任务拆分成多个并行处理的任务，就叫子任务 subtask
• 流图 StreamGraph 逻辑执行流图 DataFlow
• operator chain 操作链
• JobGraph
• ExecuteGraph 物理执行计划
• Event 事件 带有时间戳的
• Operator 传递模式 ： one to one 模式， redistributing模式

• Flink之执行图

总结

以上便是2021年最新最全Flink系列教程_Flink概述、安装部署和入门案例(一)

愿你读过之后有自己的收获,如果有收获不妨一键三连一下~