Flink入门

Flink是什么

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。

Flink特点

• 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、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理

• Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是*的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的

Flink组件栈

 

• Deployment层：

  主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN）、云（GCE/EC2）

• Runtime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Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等，为上层API提供基础服务

• API层:

  主要实现了面向误解的Stream的流处理和面向Batch的批处理API，其中面向流处理对应DataStream APi，面向批处理对应DataSet API

• Libaries层:

  在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类

Flink自身优势

• 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理

  （跑同样的业务代码，flink速率相对于spark streaming和strom都快，flink支持毫秒级的延迟操作）

• 支持高度灵活的窗口（Window）操作

• 支持有状态计算的Exactly-once语义

Apache	Flink	SparkStreaming	Storm
架构	架构介于spark和storm之间，主从结构与spark streaming相似，DataFlow Grpah与Storm相似，数据流可以被表示为一个有向图。每个顶点是一个用户定义的运算，每条边表示数据的流动。	架构依赖spark，主从模式，每个Batch处理都依赖（driver），可以理解为时间维度上的spark DAG。 Micro-Batch	主从模式，且依赖ZK，处理过程中对主的依赖不大。
容错	基于Chandy-Lamport distributed snaps hots checkpoint机制Medium	WAL及RDD血统机制High	Records ACK Medium
处理模型与延迟	单条时间处理。亚秒级低延迟	一个时间窗口内的所有事件。秒级高延迟	每次传入的一个事件。亚秒级低延迟
数据处理保证	Exactly once	Exactly once(实现采用candy-Lamport算法，即marker-checkpoint)High	At least once(实现采用record-level acknowledgments) Medium

Flink基本概念&编程模型

基本概念

• Flink程序的基础构建模块是流（streams）与转换（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

• 流上的聚合需要由窗口来规定范围，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），以及会话窗口（由不活动的间隙时间所打断）

基本架构

• Flink是基于Master-Slave风格的架构

• Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程

•  

TaskManager

1. 实际负责执行计算的Worker,在其上执行Flink Job的一组Task

2. 负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManagers汇报。

JobManagers

1. Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job，调度组成Job的多个Task执行。

2. 手机Job的状态信息，并管理Flink集群中从节点TaskManager。

Client

1. 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。

2. Client会将用户提交的Flink程序组装一个JobGraph，并且是以JobGraph的形式提交的。

快速开始

mvn archetype:generate                               \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink              \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java      \
-DarchetypeVersion=1.7.2      \
-DarchetypeCatalog=local
​
mvn archetype:generate                               \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink              \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-scala     \
-DarchetypeVersion=1.7.2      \
-DarchetypeCatalog=local