flink技术介绍
Flink介绍
? Flink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的 代 码 被 复 制 并 捐 赠 给 了 Apache 软 件 基 金 会 ， 参 加 这 个 孵 化 项 目 的 初 始 成 员 是 Stratosphere 系统的核心开发人员，2014 年 12 月，Flink 一跃成为 Apache 软件基金会的顶级项目。
? 在德语中，Flink 一词表示快速和灵巧，项目采用一只松鼠的彩色图案作为 logo， 这不仅是因为松鼠具有快速和灵巧的特点，还因为柏林的松鼠有一种迷人的红棕色， 而 Flink 的松鼠 logo 拥有可爱的尾巴，尾巴的颜色与 Apache 软件基金会的 logo 颜色相呼应，也就是说，这是一只 Apache 风格的松鼠。
? Flink 项目的理念是：“Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确 的流处理应用程序打造的开源流处理框架”。 状态计算。
? 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有 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。
Flink 的重要特点
1.事件驱动型(Event-driven)
? 事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。
比较典型的就是以 kafka 为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应用。
? 与之不同的就是 SparkStreaming 微批次，如图：
? 事件驱动型：
2.流与批的世界观
? 批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。
? 流处理的特点是无界、实时, 无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。
? 在 spark 的世界观中，一切都是由批次组成的，离线数据是一个大批次，而实时数据是由一个一个无限的小批次组成的。而在 flink
的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。
? 无界数据流：无界数据流有一个开始但是没有结束，它们不会在生成时终止并提供数据，必须连续处理无界流，也就是说必须在获取
后立即处理 event。对于无界数据流我们无法等待所有数据都到达，因为输入是无界的，并且在任何时间点都不会完成。处理无界数据通
常要求以特定顺序（例如事件发生的顺序）获取 event，以便能够推断结果完整性。
? 有界数据流：有界数据流有明确定义的开始和结束，可以在执行任何计算之前通过获取所有数据来处理有界流，处理有界流不需要有
序获取，因为可以始终对有界数据集进行排序，有界流的处理也称为批处理。
3.分层api
?
最底层级的抽象仅仅提供了有状态流，它将通过过程函数（Process Function）被嵌入到 DataStream API 中。底层过程函数
（Process Function） 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，它允许用户可以自由地处理来自一个或
多个数据流的事件，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调，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 APIs）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 更具表达能
力，但是使用起来却更加简洁（代码量更少）。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。 你可以在表与
DataStream/DataSet 之间无缝切换，以允许程序将 Table API 与 DataStream 以及 DataSet 混合使用。 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。 目前 Flink 作为批处理还不是主流，不如
Spark 成熟，所以 DataSet 使用的并不 是很多。Flink Table API 和 Flink SQL 也并不完善，大多都由各大厂商自己定制。所 以我们
主要学习 DataStream API 的使用。实际上 Flink 作为最接近 Google DataFlow 模型的实现，是流批统一的观点，所以基本上使用
DataStream 就可以了。
Flink 几大模块
? Flink Table & SQL(sql)
? Flink Gelly(图计算)
? Flink CEP(复杂事件处理)
部署模式
+ Standalone 模式
+ Yarn 模式
? Session-Cluster
? Per-Job-Cluster
+ K8s
Session-Cluster
Session-Cluster 模式需要先启动集群，然后再提交作业，接着会向 yarn 申请一 块空间后，资源永远保持不变。如果资源满了，下一个
作业就无法提交，只能等到 yarn 中的其中一个作业执行完成后，释放了资源，下个作业才会正常提交。所有作 业共享 Dispatcher 和
ResourceManager；共享资源；适合规模小执行时间短的作业。
在 yarn 中初始化一个 flink 集群，开辟指定的资源，以后提交任务都向这里提 交。这个 flink 集群会常驻在 yarn 集群中，除
非手工停止。
Per-Job-Cluster
一个 Job 会对应一个集群，每提交一个作业会根据自身的情况，都会单独向 yarn 申请资源，直到作业执行完成，一个作业的失败与否并不
会影响下一个作业的正常 提交和运行。独享 Dispatcher 和 ResourceManager，按需接受资源申请；适合规模大 长时间运行的作业。
每次提交都会创建一个新的 flink 集群，任务之间互相独立，互不影响，方便管 理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。
Flink 运行架构
1.Flink 运行时的组件
Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作： 作业管理器（JobManager）、资源管理器（ResourceManager）、任务管理器（TaskManager）， 以及分发器（Dispatcher）。因为 Flink 是用 Java 和 Scala 实现的，所以所有组件都会运行在 Java 虚拟机上。每个组件的职责如下：
? 作业管理器（JobManager）
控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的 JobManager 所控制执行。JobManager 会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括： 作业图（JobGraph）、逻辑数据流图（logical dataflow graph）和打包了所有的类、库和其它 资源的 JAR 包。JobManager 会把 JobGraph 转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫做 “执行图”（ExecutionGraph），包含了所有可以并发执行的任务。JobManager 会向资源管 理器（ResourceManager）请求执行任务必要的资源，也就是任务管理器（TaskManager）上 的插槽（slot）。一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的 TaskManager 上。而在运行过程中，JobManager 会负责所有需要中央协调的操作，比如说检 查点（checkpoints）的协调。
? 资源管理器（ResourceManager）
主要负责管理任务管理器（TaskManager）的插槽（slot），TaskManger 插槽是 Flink 中 定义的处理资源单元。Flink 为不同的环境和资源管理工具提供了不同资源管理器，比如 YARN、Mesos、K8s，以及 standalone 部署。当 JobManager 申请插槽资源时，ResourceManager 会将有空闲插槽的 TaskManager 分配给 JobManager。如果 ResourceManager 没有足够的插槽 来满足 JobManager 的请求，它还可以向资源提供平台发起会话，以提供启动 TaskManager 进程的容器。另外，ResourceManager 还负责终止空闲的 TaskManager，释放计算资源。
? 任务管理器（TaskManager）
Flink 中的工作进程。通常在 Flink 中会有多个 TaskManager 运行，每一个 TaskManager都包含了一定数量的插槽（slots）。插槽的数量限制了 TaskManager 能够执行的任务数量。 启动之后，TaskManager 会向资源管理器注册它的插槽；收到资源管理器的指令后， TaskManager 就会将一个或者多个插槽提供给 JobManager 调用。JobManager 就可以向插槽 分配任务（tasks）来执行了。在执行过程中，一个 TaskManager 可以跟其它运行同一应用程 序的 TaskManager 交换数据。
? 分发器（Dispatcher）
可以跨作业运行，它为应用提交提供了 REST 接口。当一个应用被提交执行时，分发器 就会启动并将应用移交给一个 JobManager。由于是 REST 接口，所以 Dispatcher 可以作为集 群的一个 HTTP 接入点，这样就能够不受防火墙阻挡。Dispatcher 也会启动一个 Web UI，用 来方便地展示和监控作业执行的信息。Dispatcher 在架构中可能并不是必需的，这取决于应 用提交运行的方式。
2.任务提交流程
? 上图是从一个较为高层级的视角，来看应用中各组件的交互协作。如果部署的集群环境 不同（例如 YARN，Mesos，Kubernetes，standalone 等），其中一些步骤可以被省略，或是 有些组件会运行在同一个 JVM 进程中。
? 具体地，如果我们将 Flink 集群部署到 YARN 上，那么就会有如下的提交流程：
Flink 任 务 提 交 后 ， Client 向 HDFS 上 传 Flink 的 Jar 包 和 配 置 ， 之 后 向 Yarn ResourceManager 提 交 任
务 ， ResourceManager 分 配 Container 资 源 并 通 知 对 应 的 NodeManager 启动 ApplicationMaster
ApplicationMaster 启动后加载 Flink 的 Jar 包 和配置构建环境，然后启动 JobManager，之后 ApplicationMaster 向
ResourceManager 申 请 资 源 启 动 TaskManager ， ResourceManager 分 配 Container 资 源 后 ， 由 ApplicationMaster
通 知 资 源 所 在 节 点 的 NodeManager 启 动 TaskManager ， NodeManager 加载 Flink 的 Jar 包和配置构建环境并启动
TaskManager，TaskManager 启动后向 JobManager 发送心跳包，并等待 JobManager 向其分配任务。
3.任务调度原理
? 客 户 端 不 是 运 行 时 和 程 序 执 行 的 一 部 分 ，但 它 用 于 准 备 并 发 送 dataflow(JobGraph)给 Master(JobManager)，然后，客户端断开连接或者维持连接以 等待接收计算结果。 当 Flink 集 群 启 动 后 ， 首 先 会 启 动 一 个 JobManger 和 一 个 或 多 个 的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。 TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。上述三者均为独立的 JVM 进程。
Client 为提交 Job 的客户端，可以是运行在任何机器上（与 JobManager 环境 连通即可）。提交 Job 后，Client 可以结束进程（Streaming 的任务），也可以不 结束并等待结果返回。
JobManager 主 要 负 责 调 度 Job 并 协 调 Task 做 checkpoint ， 职 责 上 很 像 Storm 的 Nimbus。从 Client 处接收到 Job 和 JAR 包等资源后，会生成优化后的 执行计划，并以 Task 的单元调度到各个 TaskManager 去执行。
TaskManager 在启动的时候就设置好了槽位数（Slot），每个 slot 能启动一个 Task，Task 为线程。从 JobManager 处接收需要部署的 Task，部署启动后，与自 己的上游建立 Netty 连接，接收数据并处理。
1.TaskManger与Slots
2.程序与数据流（DataFlow）
3.执行图（ExecutionGraph）
由 Flink 程序直接映射成的数据流图是 StreamGraph，也被称为逻辑流图，因为 它们表示的是计算逻辑的高级视图。为了执行一个流处理程序，Flink 需要将逻辑流 图转换为物理数据流图（也叫执行图），详细说明程序的执行方式。 Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图。 StreamGraph：是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。用 来表示程序的拓扑结构。 JobGraph：StreamGraph 经过优化后生成了 JobGraph，提交给 JobManager 的 数据结构。主要的优化为，将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点，这 样可以减少数据在节点之间流动所需要的序列化/反序列化/传输消耗。 ExecutionGraph ： JobManager 根 据 JobGraph 生 成 ExecutionGraph 。 ExecutionGraph 是 JobGraph 的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。 物理执行图：JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度后，在各个 TaskManager 上部署 Task 后形成的“图”，并不是一个具体的数据结构。
4.并行度（Parallelism）
Flink 程序的执行具有并行、分布式的特性。 在执行过程中，一个流（stream）包含一个或多个分区（stream partition），而 每一个算子
（operator）可以包含一个或多个子任务（operator subtask），这些子任 务在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中彼此互不依赖地执
行。 一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。 一般情况下，一个流程序的并行度，可以认为就是其所有
算子中最大的并行度。一 个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度。
5.任务链（Operator Chains）
相同并行度的 one to one 操作，Flink 这样相连的算子链接在一起形成一个 task， 原来的算子成为里面的一部分。将算子链接成 task 是非常有效的优化：它能减少线 程之间的切换和基于缓存区的数据交换，在减少时延的同时提升吞吐量。链接的行 为可以在编程 API 中进行指定。
Flink 流处理 API
