Flink从入门到真香（Flink介绍）

Posted 2020-12-21

关于概念的东西，其实官网说的很全，对于个人理解就是，flink、spark等等大数据处理平台就是把原来需要我们自己实现的功能，全部框架封装好，像是跨机器的大规模计算、内存/cpu等等资源管理、状态管理(锁还有恢复机制等等）框架全部封装好了，作为开发来说就只需要关心自己要实现的业务就可以了

以下内容来自官网，从3个方面介绍Flink：

架构

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。

接下来，我们来介绍一下 Flink 架构中的重要方面。

处理***和有界数据
任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。

数据可以被作为 *** 或者 有界 流来处理。

***流 有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。***流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。处理***数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。

有界流 有定义流的开始，也有定义流的结束。有界流可以在摄取所有数据后再进行计算。有界流所有数据可以被排序，所以并不需要有序摄取。有界流处理通常被称为批处理

Apache Flink 擅长处理***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***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。

通过探索 Flink 之上构建的 用例 来加深理解。

部署应用到任意地方

Apache Flink 是一个分布式系统，它需要计算资源来执行应用程序。Flink 集成了所有常见的集群资源管理器，例如 Hadoop YARN、 Apache Mesos 和 Kubernetes，但同时也可以作为独立集群运行。

Flink 被设计为能够很好地工作在上述每个资源管理器中，这是通过资源管理器特定(resource-manager-specific)的部署模式实现的。Flink 可以采用与当前资源管理器相适应的方式进行交互。

部署 Flink 应用程序时，Flink 会根据应用程序配置的并行性自动标识所需的资源，并从资源管理器请求这些资源。在发生故障的情况下，Flink 通过请求新资源来替换发生故障的容器。提交或控制应用程序的所有通信都是通过 REST 调用进行的，这可以简化 Flink 与各种环境中的集成。

运行任意规模应用

Flink 旨在任意规模上运行有状态流式应用。因此，应用程序被并行化为可能数千个任务，这些任务分布在集群中并发执行。所以应用程序能够充分利用无尽的 CPU、内存、磁盘和网络 IO。而且 Flink 很容易维护非常大的应用程序状态。其异步和增量的检查点算法对处理延迟产生最小的影响，同时保证精确一次状态的一致性。

Flink 用户报告了其生产环境中一些令人印象深刻的扩展性数字

处理每天处理数万亿的事件,
应用维护几TB大小的状态, 和
应用在数千个内核上运行。

利用内存性能

有状态的 Flink 程序针对本地状态访问进行了优化。任务的状态始终保留在内存中，如果状态大小超过可用内存，则会保存在能高效访问的磁盘数据结构中。任务通过访问本地（通常在内存中）状态来进行所有的计算，从而产生非常低的处理延迟。Flink 通过定期和异步地对本地状态进行持久化存储来保证故障场景下精确一次的状态一致性。

应用

Apache Flink 是一个针对***和有界数据流进行有状态计算的框架。Flink 自底向上在不同的抽象级别提供了多种 API，并且针对常见的使用场景开发了专用的扩展库。

在本章中，我们将介绍 Flink 所提供的这些简单易用、易于表达的 API 和库。

流处理应用的基本组件

可以由流处理框架构建和执行的应用程序类型是由框架对 流、状态、时间 的支持程度来决定的。在下文中，我们将对上述这些流处理应用的基本组件逐一进行描述，并对 Flink 处理它们的方法进行细致剖析。

流

显而易见，（数据）流是流处理的基本要素。然而，流也拥有着多种特征。这些特征决定了流如何以及何时被处理。Flink 是一个能够处理任何类型数据流的强大处理框架。

有界 和 *** 的数据流：

流可以是***的；也可以是有界的，例如固定大小的数据集。Flink 在***的数据流处理上拥有诸多功能强大的特性，同时也针对有界的数据流开发了专用的高效算子。

实时 和 历史记录 的数据流：

所有的数据都是以流的方式产生，但用户通常会使用两种截然不同的方法处理数据。或是在数据生成时进行实时的处理；亦或是先将数据流持久化到存储系统中——例如文件系统或对象存储，然后再进行批处理。Flink 的应用能够同时支持处理实时以及历史记录数据流。

状态

只有在每一个单独的事件上进行转换操作的应用才不需要状态，换言之，每一个具有一定复杂度的流处理应用都是有状态的。任何运行基本业务逻辑的流处理应用都需要在一定时间内存储所接收的事件或中间结果，以供后续的某个时间点（例如收到下一个事件或者经过一段特定时间）进行访问并进行后续处理。

应用状态是 Flink 中的一等公民，Flink 提供了许多状态管理相关的特性支持，其中包括：

多种状态基础类型：Flink 为多种不同的数据结构提供了相对应的状态基础类型，例如原子值（value），列表（list）以及映射（map）。开发者可以基于处理函数对状态的访问方式，选择最高效、最适合的状态基础类型。

插件化的State Backend：

State Backend 负责管理应用程序状态，并在需要的时候进行 checkpoint。Flink 支持多种 state backend，可以将状态存在内存或者 RocksDB。RocksDB 是一种高效的嵌入式、持久化键值存储引擎。Flink 也支持插件式的自定义 state backend 进行状态存储。

精确一次语义：

Flink 的 checkpoint 和故障恢复算法保证了故障发生后应用状态的一致性。因此，Flink 能够在应用程序发生故障时，对应用程序透明，不造成正确性的影响。

超大数据量状态：

Flink 能够利用其异步以及增量式的 checkpoint 算法，存储数 TB 级别的应用状态。

可弹性伸缩的应用：

Flink 能够通过在更多或更少的工作节点上对状态进行重新分布，支持有状态应用的分布式的横向伸缩。

时间

时间是流处理应用另一个重要的组成部分。因为事件总是在特定时间点发生，所以大多数的事件流都拥有事件本身所固有的时间语义。进一步而言，许多常见的流计算都基于时间语义，例如窗口聚合、会话计算、模式检测和基于时间的 join。流处理的一个重要方面是应用程序如何衡量时间，即区分事件时间（event-time）和处理时间（processing-time）。

Flink 提供了丰富的时间语义支持。

事件时间模式：

使用事件时间语义的流处理应用根据事件本身自带的时间戳进行结果的计算。因此，无论处理的是历史记录的事件还是实时的事件，事件时间模式的处理总能保证结果的准确性和一致性。

Watermark 支持：

Flink 引入了 watermark 的概念，用以衡量事件时间进展。Watermark 也是一种平衡处理延时和完整性的灵活机制。

迟到数据处理：

 当以带有 watermark 的事件时间模式处理数据流时，在计算完成之后仍会有相关数据到达。这样的事件被称为迟到事件。Flink 提供了多种处理迟到数据的选项，例如将这些数据重定向到旁路输出（side output）或者更新之前完成计算的结果。

处理时间模式：

 除了事件时间模式，Flink 还支持处理时间语义。处理时间模式根据处理引擎的机器时钟触发计算，一般适用于有着严格的低延迟需求，并且能够容忍近似结果的流处理应用。

分层 API

Flink 根据抽象程度分层，提供了三种不同的 API。每一种 API 在简洁性和表达力上有着不同的侧重，并且针对不同的应用场景。

下文中，我们将简要描述每一种 API 及其应用，并提供相关的代码示例。

ProcessFunction

ProcessFunction 是 Flink 所提供的最具表达力的接口。ProcessFunction 可以处理一或两条输入数据流中的单个事件或者归入一个特定窗口内的多个事件。它提供了对于时间和状态的细粒度控制。开发者可以在其中任意地修改状态，也能够注册定时器用以在未来的某一时刻触发回调函数。因此，你可以利用 ProcessFunction 实现许多有状态的事件驱动应用所需要的基于单个事件的复杂业务逻辑。

下面的代码示例展示了如何在 KeyedStream 上利用 KeyedProcessFunction 对标记为 START 和 END 的事件进行处理。当收到 START 事件时，处理函数会记录其时间戳，并且注册一个时长4小时的计时器。如果在计时器结束之前收到 END 事件，处理函数会计算其与上一个 START 事件的时间间隔，清空状态并将计算结果返回。否则，计时器结束，并清空状态。

/**

• 将相邻的 keyed START 和 END 事件相匹配并计算两者的时间间隔
• 输入数据为 Tuple2<String, String> 类型，第一个字段为 key 值，

• 第二个字段标记 START 和 END 事件。
  */
  public static class StartEndDuration
  extends KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, String>, Tuple2<String, Long>> {

  private ValueState<Long> startTime;

  @Override
  public void open(Configuration conf) {
  // obtain state handle
  startTime = getRuntimeContext()
  .getState(new ValueStateDescriptor<Long>("startTime", Long.class));
  }

  /* Called for each processed event. /br/>@Override
  public void processElement(
  Tuple2<String, String> in,
  Context ctx,
  Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {

  switch (in.f1) {
  case "START":
  // set the start time if we receive a start event.
  startTime.update(ctx.timestamp());
  // register a timer in four hours from the start event.
  ctx.timerService()
  .registerEventTimeTimer(ctx.timestamp() + 4 60 60 * 1000);
  break;
  case "END":
  // emit the duration between start and end event
  Long sTime = startTime.value();
  if (sTime != null) {
  out.collect(Tuple2.of(in.f0, ctx.timestamp() - sTime));
  // clear the state
  startTime.clear();
  }
  default:
  // do nothing
  }
  }

  /* Called when a timer fires. /br/>@Override
  public void onTimer(
  long timestamp,
  OnTimerContext ctx,
  Collector<Tuple2<String, Long>> out) {

  // Timeout interval exceeded. Cleaning up the state.
  startTime.clear();
  }
  }
  这个例子充分展现了 KeyedProcessFunction 强大的表达力，也因此是一个实现相当复杂的接口。

DataStream API

DataStream API 为许多通用的流处理操作提供了处理原语。这些操作包括窗口、逐条记录的转换操作，在处理事件时进行外部数据库查询等。DataStream API 支持 Java 和 Scala 语言，预先定义了例如map()、reduce()、aggregate() 等函数。你可以通过扩展实现预定义接口或使用 Java、Scala 的 lambda 表达式实现自定义的函数。

下面的代码示例展示了如何捕获会话时间范围内所有的点击流事件，并对每一次会话的点击量进行计数。

// 网站点击 Click 的数据流
DataStream<Click> clicks = ...

DataStream<Tuple2<String, Long>> result = clicks
  // 将网站点击映射为 (userId, 1) 以便计数
  .map(
    // 实现 MapFunction 接口定义函数
    new MapFunction<Click, Tuple2<String, Long>>() {
      @Override
      public Tuple2<String, Long> map(Click click) {
        return Tuple2.of(click.userId, 1L);
      }
    })
  // 以 userId (field 0) 作为 key
  .keyBy(0)
  // 定义 30 分钟超时的会话窗口
  .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(30L)))
  // 对每个会话窗口的点击进行计数，使用 lambda 表达式定义 reduce 函数
  .reduce((a, b) -> Tuple2.of(a.f0, a.f1 + b.f1));

SQL & Table API

Flink 支持两种关系型的 API，Table API 和 SQL。这两个 API 都是批处理和流处理统一的 API，这意味着在无边界的实时数据流和有边界的历史记录数据流上，关系型 API 会以相同的语义执行查询，并产生相同的结果。Table API 和 SQL 借助了 Apache Calcite 来进行查询的解析，校验以及优化。它们可以与 DataStream 和 DataSet API 无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。

Flink 的关系型 API 旨在简化数据分析、数据流水线和 ETL 应用的定义。

下面的代码示例展示了如何使用 SQL 语句查询捕获会话时间范围内所有的点击流事件，并对每一次会话的点击量进行计数。此示例与上述 DataStream API 中的示例有着相同的逻辑。

SELECT userId, COUNT(*)
FROM clicks
GROUP BY SESSION(clicktime, INTERVAL ‘30‘ MINUTE), userId

库

Flink 具有数个适用于常见数据处理应用场景的扩展库。这些库通常嵌入在 API 中，且并不完全独立于其它 API。它们也因此可以受益于 API 的所有特性，并与其他库集成。

复杂事件处理(CEP)：

模式检测是事件流处理中的一个非常常见的用例。Flink 的 CEP 库提供了 API，使用户能够以例如正则表达式或状态机的方式指定事件模式。CEP 库与 Flink 的 DataStream API 集成，以便在 DataStream 上评估模式。CEP 库的应用包括网络***检测，业务流程监控和欺诈检测。

DataSet API：

DataSet API 是 Flink 用于批处理应用程序的核心 API。DataSet API 所提供的基础算子包括map、reduce、(outer) join、co-group、iterate等。所有算子都有相应的算法和数据结构支持，对内存中的序列化数据进行操作。如果数据大小超过预留内存，则过量数据将存储到磁盘。Flink 的 DataSet API 的数据处理算法借鉴了传统数据库算法的实现，例如混合散列连接（hybrid hash-join）和外部归并排序（external merge-sort）。

Gelly:

Gelly 是一个可扩展的图形处理和分析库。Gelly 是在 DataSet API 之上实现的，并与 DataSet API 集成。因此，它能够受益于其可扩展且健壮的操作符。Gelly 提供了内置算法，如 label propagation、triangle enumeration 和 page rank 算法，也提供了一个简化自定义图算法实现的 Graph API。