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Flink 介绍
1. 简介
Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in all common cluster environments, perform computations at in-memory speed and at any scale.
Apache Flink 是一个分布式解决引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都能够运行，在任意规模下都能够达到内存级的计算速度。
1.1 背景
Apache Flink 最后由德国柏林工业大学的 Stratosphere 我的项目倒退而来，该我的项目于 2010 年启动。最后，Stratosphere 是为了反对简单的大规模数据分析工作而设计的。起初，Flink 我的项目作为 Stratosphere 的一个分支，在 2014 年成为 Apache 软件基金会的顶级我的项目。
1.2 用处
- 实时数据处理：Flink 能够解决实时数据流，使得企业可能实时地剖析和解决数据，从而做出更疾速的决策。
- 批处理：除了流解决，Flink 也反对批处理模式，能够解决大规模的批量数据，实用于须要离线解决的工作。
- 事件驱动利用：Flink 提供了灵便的事件驱动模型，可用于构建各种类型的实时应用程序，如监控、举荐零碎、实时报警等。
- 数据湖计算：Flink 能够与现有的数据湖技术（如 Apache Hadoop、Apache Hive 等）无缝集成，为数据湖提供实时计算能力。
- 机器学习：Flink 提供了丰盛的机器学习库和 API，可用于构建和训练机器学习模型。
总之，Apache Flink 是一个多功能的流式解决引擎，能够利用于各种实时数据处理和剖析场景，是以后大数据处理畛域的重要技术之一。
2. 外围概念
2.1 流（Stream）
流（Stream）是 Flink 中的根本数据模型，示意连续不断产生的数据序列。
流依照是否终止能够分为 有界流 （bounded stream）和 无界流（unbounded stream）。
- 有界流：具备开始点和完结点，比方 2024 年 2 月份的天气数据造成的数据流，开始点为 2024 年 2 月 1 日，完结点为 2024 年 2 月 28 日。
- 无界流：具备开始点，没有完结点，比方从 2024 年 2 月份开始的天气数据造成的数据流，开始点为 2024 年 2 月 1 日，没有完结点。
对应 有界流 和无界流 这两种数据流，存在 批处理 和流解决 两种解决形式。
- 批处理：一次性读取一批数据，进行离线的、一次性的解决，关注解决效率和吞吐量，用于离线数据分析、批量报表生成等。
- 流解决：对源源不断的数据流一一事件进行解决，须要保障低提早和高吞吐，用于实时监控、实时举荐等。
2.2 转换（Transformation）
转换（Transformation）是对流中的数据进行操作和解决的办法。
Flink 提供了丰盛的转换操作符，包含 map、filter、flatmap、reduce、keyBy 等，用于对流数据进行转换、聚合和分组等操作。
转换操作符能够对单个数据元素或整个数据流进行操作，并且能够组合应用以构建简单的解决逻辑。
2.3 窗口（Window）
窗口（Window）是用于对有限流进行无限范畴的数据宰割和解决的概念。
Flink 反对基于工夫和基于数量的窗口，能够依照固定的工夫距离或固定数量的元素将流划分为不同的窗口。
窗口能够用于实现基于工夫或基于事件数量的聚合和统计，例如计算滚动窗口的平均值、计数等。
2.4 状态（State）
状态（State）是 Flink 中用于存储和保护数据处理过程中的两头后果和状态信息的机制。
Flink 中的状态能够在转换（Transformation）操作中应用，用于跟踪和更新数据流的状态信息。
状态能够是键控状态（Keyed State）和操作符状态（Operator State），别离用于在分组操作和全局操作中治理状态。
3. 编程模型
Flink 为开发流 / 批处理应用程序提供了不同档次的形象和编程模型。从下到上，抽象层次更高，灵活性更低。
3.1 编程模型介绍
Stateful Stream Processing
- stateful stream processing 是最低级别的形象，只提供 stateful and timely 流解决。
- 它通过 Process Function 嵌入到 DataStream API 中。
- 它容许用户自在地解决来自一个或多个流的事件，并提供统一的容错状态。
- 此外，用户能够注册事件工夫和解决工夫回调，容许程序实现简单的计算。
DataStream API
- DataStream API 用于解决有界 / 无界数据流，实用于实时流式解决场景。
- DataStream API 提供了丰盛的操作符和转换函数，用于对数据流进行各种操作和解决。
- 开发者能够应用 DataStream API 来定义数据流的源、对数据流进行转换、进行窗口操作、进行状态治理等。
- DataStream API 反对事件工夫和解决工夫两种工夫语义，并提供了丰盛的窗口操作符用于基于工夫和基于事件数量的窗口操作。
- DataStream API 的编程模型更加灵便和动静，能够实现实时数据流的简单解决逻辑。
DataSet API
- DataSet API 用于解决无限数据集，实用于批处理场景。
- DataSet API 提供了相似于规范汇合操作的接口，如 map、filter、reduce、groupByKey 等，能够对数据集进行各种转换和操作。
- 开发者能够应用 DataSet API 来定义数据集的源、对数据集进行转换和聚合、进行分组操作、进行连贯和关联等。
- DataSet API 反对静态数据集和动态数据集的解决，实用于离线数据分析和批处理工作。
- DataSet API 的编程模型更加动态和申明式，适宜解决大规模的批量数据和离线工作。
Table API
- Table API 是一个以表为核心的申明性 DSL，它能够是动静更改的表(当示意流时)。
- Table API 遵循 (扩大的) 关系模型：表附带一个模式(相似于关系数据库中的表)，API 提供相似的操作，如 select、project、join、group-by、aggregate 等。
- Table API 程序申明性地定义应该执行的逻辑操作，而不是准确地指定操作代码。
- 只管 Table API 能够通过各种类型的用户定义函数进行扩大，但它的表达能力不如 Core API，而且应用起来更简洁(编写的代码更少)。
- 此外，Table API 程序在执行前还会通过一个利用优化规定的优化器。
- 能够在 Table 和 DataStream/DataSet 之间无缝转换，容许程序将 Table API 与 DataStream/DataSet API 混合应用。
SQL
- Flink 提供的最高级别形象是 SQL。
- 这种形象在语义和表白性上都相似于 Table API，但将程序示意为 SQL 查问表达式。
- SQL 形象与 Table API 亲密交互，SQL 查问能够在 Table API 中定义的表上执行。
这些分层 API 提供了不同抽象层次和编程模型，能够满足不同类型和规模的数据处理需要。开发者能够依据理论场景和需要抉择适合的 API，并联合应用它们来构建简单的数据处理利用。
3.2 程序示例
编写 Flink 应用程序通常波及以下步骤：数据输出、转换和输入。上面将介绍如何进行这些步骤：
数据输出
- Flink 反对多种数据源作为输出，包含 Kafka、文件系统、Socket、自定义数据源等。
- 在 Flink 应用程序中，你能够应用相应的 Source 函数来定义数据源，并将其连贯到 Flink 程序中。
- 例如，如果要从 Kafka 主题读取数据，能够应用 FlinkKafkaConsumer，如果要从文件中读取数据，能够应用 TextInputFormat。
数据转换
- 数据转换是 Flink 应用程序中最外围的局部，它包含对数据进行各种操作、解决和转换。
- 你能够应用 Flink 提供的丰盛的转换函数和操作符来对数据进行解决，如 map、filter、flatMap、reduce、groupBy、window 等。
- 应用这些操作符能够实现数据的荡涤、过滤、聚合、分组、窗口操作等性能，以满足理论的业务需要。
数据输入
- 数据输入是将解决后的数据写入到内部零碎或存储介质中的过程。
- Flink 反对将解决后的数据输入到多种指标，包含 Kafka、文件系统、Socket、自定义数据接收器等。
- 你能够应用相应的 Sink 函数来定义数据输入指标，并将数据流连贯到 Sink 中。
- 例如，如果要将数据写入到 Kafka 主题中，能够应用 FlinkKafkaProducer，如果要将数据写入到文件中，能够应用 TextOutputFormat。
上面是一个简略的示例，展现了如何编写一个简略的 Flink 应用程序，从 Kafka 主题中读取数据，对数据进行转换，并将解决后的数据写入到文件中：
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;
public class KafkaToTextFileExample {public static void main(String[] args) throws Exception {
// 设置执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 定义 Kafka 数据源
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "test-group");
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("input-topic", new SimpleStringSchema(), props);
// 从 Kafka 主题读取数据
DataStream<String> inputStream = env.addSource(kafkaConsumer);
// 数据转换：将每行数据转换为大写
DataStream<String> outputStream = inputStream.map(String::toUpperCase);
// 将解决后的数据写入到文件中
outputStream.writeAsText("output-file");
// 执行工作
env.execute("Kafka to TextFile Example");
}
}在这个示例中，咱们应用 FlinkKafkaConsumer 从 Kafka 主题读取数据，而后应用 map 操作符将每行数据转换为大写，最初应用 writeAsText 将解决后的数据写入到文件中。
4. 部署
4.1 集群架构
Apache Flink 的集群架构如下图：
Flink Client：
- Client 端负责构建、配置和提交 Flink 应用程序。
- 它提供了用于编写和管理应用程序的 API 和工具，包含 DataStream API 和 DataSet API 等。
JobManager：
- JobManager 是 Flink 集群中的主节点，负责协调整个作业的执行。
- JobManager 接管由 Client 端提交的应用程序，并将其转换为作业图（JobGraph），而后进行调度和执行。
- JobManager 负责整个作业的生命周期治理，包含作业的启动、调度、监控、容错等。
TaskManager：
- TaskManager 是 Flink 集群中的工作节点，负责理论的工作执行。
- TaskManager 负责执行 JobManager 调配给它的工作，包含数据处理、状态治理、后果计算等。
- TaskManager 通过插槽（Slot）的形式来执行工作，每个插槽能够执行一个或多个工作，依据零碎的配置和资源状况动态分配。
4.2 集群资源管理
Apache Flink 反对多种集群资源管理形式，能够依据用户的需要和场景抉择适合的形式。以下是一些常见的资源管理形式：
Standalone 模式：
- Standalone 模式是最简略的部署形式，实用于单机或开发测试环境。
- 在 Standalone 模式下，Flink 在单个过程内运行，包含一个 JobManager 和一个或多个 TaskManager。
- 这种部署形式不须要额定的集群管理工具，适宜疾速开发和测试。
Apache Mesos：
- Apache Mesos 是一个通用的集群治理框架，Flink 能够作为 Mesos 上的一个框架进行部署。
- 在 Mesos 上部署 Flink 能够实现资源的动态分配和共享，进步资源利用率和集群的灵活性。
Apache YARN：
- Apache YARN 是 Hadoop 生态系统中的资源管理框架，Flink 能够作为 YARN 上的一个应用程序进行部署。
- 在 YARN 上部署 Flink 能够利用 Hadoop 集群的资源，并与其余 Hadoop 生态系统集成。
Kubernetes：
- Kubernetes 是一个开源的容器编排引擎，Flink 能够作为 Kubernetes 上的一个容器化应用程序进行部署。
- 在 Kubernetes 上部署 Flink 能够实现资源的动静调度和弹性扩大，反对疾速部署和治理。
Amazon EMR：
- Amazon EMR 是亚马逊提供的弹性 MapReduce 服务，反对在云中部署和治理 Flink 集群。
- 在 Amazon EMR 上部署 Flink 能够不便地利用云资源，实现按需扩大和灵便计费。
Docker Compose：
- Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具，能够应用 Docker Compose 部署 Flink 集群。
- 应用 Docker Compose 能够疾速部署本地开发环境或小规模集群。
自定义部署：
- 用户也能够依据本人的需要和环境，自定义部署 Flink 集群。
- 能够抉择其余的集群管理工具，如 Apache Ambari、Cloudera Manager 等。
总之，Apache Flink 反对多种部署形式，用户能够依据本人的需要和环境抉择适合的部署形式，实现灵便、高效的数据处理和剖析。
4.3 部署模式
Flink 利用有以下三种部署模式：
不同部署模式的次要区别在于以下两点：
- 集群生命周期和资源隔离保障
- 利用程序运行在客户端（client）还是在集群（JobManager）上
Application Mode:
- 为每个提交的作业启动一个集群，集群蕴含 JobManager，当作业实现时，集群资源被开释。
- Flink 利用运行在集群的 JobManager 上。
- 反对在应用程序中屡次调用 execute/executeAsync。
Per-Job Mode：
- 为每个提交的作业启动一个集群，集群蕴含 JobManager，当作业实现时，集群资源被开释。
- Flink 利用运行在客户端上。
- 留神：Per-Job 模式只被 YARN 反对，在 Flink 1.15 中已被弃用。
Session Mode:
- 存在一个已有的集群，集群蕴含 JobManager，所有提交的作业共享同一个 JobManager。
- Flink 利用运行在客户端上。
5. 运维
Flink 利用的运维波及多个方面，包含部署治理、监控调优、故障解决等工作。以下是常见的 Flink 运维工作以及相应的工具：
5.1 部署治理
- 集群部署：负责搭建和治理 Flink 集群，能够应用 Apache Mesos、Apache YARN、Kubernetes 等集群管理工具。
- 版本治理：负责管理 Flink 的版本升级和回退，保障集群中的所有节点都在雷同的版本上运行。
- 资源调配：负责动静调整和调配集群资源，以满足不同作业的需要，能够应用集群管理工具或 Flink 自带的资源管理器。
5.2 监控调优
- job 监控：能够应用 Flink 提供的 Web UI 监控 Flink 集群和应用程序的状态和指标。
- 性能监控：监控 Flink 利用的性能指标，包含吞吐量、提早、状态大小等，能够应用指标监控零碎如 Prometheus、Grafana。
- 日志剖析：剖析 Flink 利用的日志，及时发现异常和问题，能够应用 ELK 等日志监控工具。
- 调优优化：依据性能监控和日志剖析后果，调整应用程序的配置参数，优化算子的并行度、窗口大小等，进步应用程序的性能和稳定性。
5.3 故障解决
- 容错机制：配置检查点、状态后端、重启策略等参数，保障应用程序在产生故障时可能复原到正确的状态并持续运行。
- 异样解决：解决工作失败、节点宕机等异常情况，能够通过监控零碎实时监控，或者配置告警零碎及时发现并解决异样。
5.4 版本治理和降级
- 版本治理：治理 Flink 利用的代码版本，包含代码的提交、分支治理、版本公布等。
- 降级策略：布局 Flink 的版本升级策略，保障降级过程顺利进行并且不影响现有的业务运行。
5.5 平安治理
- 认证受权：配置访问控制和权限治理，爱护集群资源和数据安全。
- 加密通信：应用 SSL/TLS 加密协议保障 Flink 集群之间的通信安全。
5.6 资源管理和优化
- 资源利用：监控集群资源的利用率，优化资源分配策略，防止资源节约和瓶颈。
- 动静调度：依据作业的资源需要和优先级，动静调度工作和容器，进步资源利用率和集群的弹性。
6. 生态系统
Apache Flink 作为一个流解决框架，与其余开源我的项目和工具的整合十分严密，形成了一个丰富多彩的生态系统。以下是一些与 Flink 相干的其余我的项目和工具：
Apache Beam：Apache Beam 是一个用于编写、治理和执行大规模数据处理流水线的对立编程模型。它提供了一种对立的编程接口，使得开发者能够编写一次代码，并在多个流解决引擎上运行，包含 Apache Flink、Apache Spark、Google Cloud Dataflow 等。
Apache Kafka：Apache Kafka 是一个分布式流解决平台，用于构建实时数据管道和流式应用程序。Flink 与 Kafka 集成严密，能够间接从 Kafka 主题读取数据，也能够将解决后的数据写入 Kafka 主题。
Apache Hadoop：Apache Hadoop 是一个分布式计算框架，用于存储和解决大规模数据集。Flink 能够与 Hadoop 生态系统集成，如与 HDFS 进行交互读写数据，与 HBase 进行交互进行实时数据拜访等。
Apache Spark：Apache Spark 是一个通用的大数据处理框架，反对批处理和流解决。Flink 与 Spark 集成，能够在同一个利用中应用两者的个性，实现更丰盛的数据处理和剖析性能。
Apache Airflow：Apache Airflow 是一个用于编排、调度和监控工作流的平台。Flink 能够与 Airflow 集成，实现更灵便和牢靠的任务调度和治理。
Presto：Presto 是一个用于交互式查问和剖析的分布式 SQL 查问引擎。Flink 能够与 Presto 集成，实现对实时流数据和批量数据的交互式查问和剖析。
Elasticsearch：Elasticsearch 是一个分布式实时搜寻和剖析引擎。Flink 能够与 Elasticsearch 集成，将解决后的数据写入到 Elasticsearch 中，实现实时数据分析和可视化。
Debezium：Debezium 是一个开源的 CDC（Change Data Capture）工具，用于监控数据库的变更并将变更数据流式传输到指标零碎。Flink 能够与 Debezium 集成，实时处理数据库的变更数据并进行相应的解决和剖析。
以上是一些与 Flink 相干的其余我的项目和工具，通过与这些我的项目和工具的整合，能够实现更丰盛和弱小的数据处理和剖析性能。
7. 利用场景
Apache Flink 是一个弱小的流式计算框架，实用于多种实时数据处理和剖析场景。以下是一些适宜应用 Flink 的利用场景：
实时数据分析：Flink 能够解决实时产生的大量数据，并实时进行数据分析和统计，用于监控、报警、实时指标计算等场景。例如，实时交易监控、实时用户行为剖析、实时广告投放剖析等。
实时数据荡涤和转换 ：Flink 提供丰盛的转换函数和操作符，能够对实时数据进行荡涤、转换和加工，用于数据品质管制和数据格式转换。
例如，实时数据荡涤、格局转换、字段提取等。
实时举荐零碎：Flink 能够实时处理用户行为数据，并依据实时数据生成个性化的举荐后果，用于实时举荐零碎和内容举荐场景。例如，实时个性化举荐、实时热门排行榜、实时新闻举荐等。
实时欺诈检测：Flink 能够实时监控交易数据和用户行为数据，检测异样和欺诈行为，用于金融行业的实时危险管制和反欺诈场景。例如，实时交易欺诈检测、实时信用卡盗刷监控等。
实时事件处理：Flink 能够解决实时产生的事件流数据，并实时进行事件处理和响应，用于物联网、智能监控等实时事件处理场景。例如，实时传感器数据处理、实时设施监控、实时异样检测等。
实时日志剖析：Flink 能够实时处理大规模的日志数据，并实时进行日志剖析和监控，用于零碎运维、性能监控等场景。例如，实时日志监控、实时异样检测、实时日志搜寻等。
实时机器学习：Flink 能够与机器学习库集成，实现实时机器学习模型的训练和预测，用于实时个性化举荐、实时智能客服等场景。例如，实时用户行为预测、实时图像识别、实时文本分类等。
总之，Apache Flink 实用于各种实时数据处理和剖析场景，可能帮忙企业构建实时、牢靠、高性能的数据处理系统，并实现更智能化的业务利用。
总结
总的来说，Flink 是一个高性能的流数据计算引擎，具备如下个性：
- 反对流批一体
- 反对事件工夫（event time）、接入工夫（ingest time）、解决工夫（processing time）工夫概念
- 反对基于轻量级分布式快照的容错
- 反对有状态计算（stateful）
- 反对高度灵便的窗口（window）操作
- 带反压的数据流模型
- 提供多层 API
- 语言反对：反对 Java, Scala 和 Python 语言
- 反对多种部署形式