一、Flink 基本介绍

1.1 Flink介绍：

Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。

1.2 Flik的应用场景：

1. 电商和市场营销：实时报表、广告投放、实时推荐。
2. 物联网：实时数据采集、实时报警。
3. 物流配送及服务：订单状态跟踪、信息推送。
4. 银行和金融业：实时结算、风险检测。

1.3 Flink的流处理特性

1. 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
2. 支持带有事件时间的窗口操作
3. 支持有状态计算的Exactly-one语义
4. 支持高度灵活的窗口操作，支持基于time、count、session、以及data-driven的窗口操作
5. 支持具有背压功能的持续流模型
6. 支持基于轻量级分布式快照实现的容错
7. 一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理
8. Flink在JVM内部实现了自己的内存管理
9. 支持迭代计算
10. 支持程序自动优化，避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存

1.4 Flink的优势

大数据的4代计算引擎

1. 第一代：Hadoop、MapReduce批处理 Mapper、Reducer2
2. 第二代：DAG框架（Oozie、Tez）,Tez+MapReduce批处理
3. 第三代：Spark批处理、流处理、SQL高层API支持 自带DAG 内存迭代计算、性能较之前大幅提升
4. 第四代：Flink批处理、流处理、SQL高层API支持 自带DAG 流式计算性能更高、可靠性更高

                                                      表 1 Flink与Spark的差异

1.5 flink的四⼤基⽯

1. checkpoint: 基于chandy-lamport算法实现分布式计算任务的⼀致性语义；
2. state: flink中的状态机制，flflink天⽣⽀持state,state可以认为程序的中间计算结果或者是历史计算结果；
3. time: flink中⽀持基于事件时间和处理时间进⾏计算，spark streaming只能按照process time进⾏处理；基于事件时间的计算我们可以解决数据迟到和乱序等问题。
4. window: flink提供了更多丰富的window,基于时间，基于数量，session window,同样⽀持滚动和滑动窗⼝的计算。

1.6 Flink的流、批处理

1. Flink将批处理视作一种特殊的流处理，Flink中的所有计算都是流式计算。
2. Flink分别提供了面向流式处理的接口（DataStream API）和面向批处理的接口（DataSet API）

• 二、Flink架构体系

2.1 Flink的重要角色

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     图 1 Flink角色关系图

JobManger处理器：

类似spark中master，负责资源申请，任务分发，任务调度执⾏，checkpoint的协调执⾏；可以搭建HA，双master。

TaskManager处理器：

类似spark中的worker，负责任务的执⾏，基于dataflflow(spark中DAG)划分出的task;与jobmanager保持⼼跳，汇报任务状态。

2.2 无界数据流与有界数据流

⽆界数据流：数据流是有⼀个开始但是没有结束；

有界数据流：数据流是有⼀个明确的开始和结束，数据流是有边界的。

Flink处理流批处理的思想是：

Flink支持的runtime(core 分布式流计算)支持的是无界数据流，但是对Flink来说可以支持批处理，只是从数据流上来说把有界数据流只是无界数据流的⼀个特例，无界数据流只要添加上边界就是有界数据流。

2.3 Flink的编程模型

Flink提供了不同的抽象级别以开发流式或者批处理应用。

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                                                          图 2 Flink 编程模型

      最底层级的抽象仅仅提供了有状态流，他将通过过程函数（Process Function）被嵌入到DataStream API中。底层过程函数与DataStream API 相集成，使其可以对某些特定的操作进行底层的抽象，他允许用户可以自由地处理来自一个或者多个数据流的时间，并使用一致的容错的状态。除此之外，用户可以注册事件时间并处理时间回掉，从而使程序可以处理复杂的计算。

        实际上，大多数应用并不需要上述的底层抽象，而是针对核心API(Core API)进行编程，比如DataStream API(有界或无界流数据）以及DataSet API(有界数据集）。这些API为数据处理提供了通用的构建模块，比如由用户定义的多种形式的转换(transformations)，连接（joins),聚合(aggregations），窗口操作(windows〉等等。DataSet API为有界数据集提供了额外的支持，例如循环与迭代。这些API处理的数据类型以类(classes）的形式由各自的编程语言所表示。

          Table API是以表为中心的声明式编程,其中表可能会动态变化(在表达流数据时)。Table API遵循（扩展的）关系模型:表有二维数据结构(schema)(类似于关系数据库中的表)，同时API提供可比较的操作，例如select、project、join、group_by、aggregate等。Table API程序声明式地定义了什么逻辑操作应该执行，而不是准确地确定这些操作代码的看上去如何。尽管Table API可以通过多种类型的用户自定义函数（UDF）进行扩展，其仍不如核心API更具有表达能了，但是使用起来却更加简洁。除此之外，Table API程序在执行之前会经过内置优化器进行优化。

            Flink提供的最高层级的抽象是SQL。这一层抽象在语法与表达能力上与Table API类似,但是是以SQL查询表达式的形式表现程序。SQL抽象与Table API交互密切，同时SQL查询可以直接在Table API定义的表上执行。

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