【云星数据---flink实战系列001】：flink简介
第一部分：flink概况
一、flink简介
1.flink和spark类似，是一个通用的，基于内存计算的，大数据处理引擎。
2.2009年是德国柏林理工大学一个研究性项目，用Java和Scala混合编写而成的。原项目名称为stratosphere
项目地址为http://stratosphere.eu
3.2014年被Apache孵化器所接受，迅速地成为了阿帕奇顶级项目ASF(Apache Software Foundation)。
现在有一个支撑它的母公司http://data-artisans.com
4.因其卓越的设计和良好的实现被国外誉为第4代大数据处理引擎。它很好的实现了流处理，批处理的结合，并可以应用到
SQL-ON-BIGDATA,图计算，机器学习等领域，是非常值得认真学习的一个大数据处理框架。1.官方网站
https://flink.apache.org2.github地址
https://github.com/apache/flink3.flink基本架构
1.flink和Hadoop一样是一个主从式的分布式系统,有主节点（master）和从节点（worker）组成。
2.如果主节点不做HA，那么系统中有一个主节点和多个从节点组成。
3.如果主节点做了HA，那么系统中有多个主节点和多个从节点组成。
4.主节点的：负责分发计算任务，负责监控计算任务的执行情况。
5.从节点的：负责执行计算任务，负责报告计算任务的执行情况。
6.flinK使用一个client来提交计算任务。
1.主节点的上的进程为JobManager(JM)
2.主节点的上的进程为TaskManager(TM)
1.client用于向flink-cluster提交job
2.JM负责将job解析为task，并将相应的task分发给相应的taskmanager执行，监控taskmanager的运行情况。
3.TM负责执行相应的task,并将执行的进度情况实时上报给JM4.flink和hdfs结合
1.flink作为大数据生态圈的一员，它和Hadoop的hdfs是兼容的。
2.一般将namenode和jobmanager部署到一起，将datanode和taskmanager部署到一起。
3.flink也能照顾到数据的本地行，移动计算而不是移动数据。第二部分：flink的特性
一、流处理特性
1.高吞吐，低延时
有图有真相，有比较有差距。且看下图：
1.flink的吞吐量大
2.flink的延时低
3.flink的配置少2.支持Event-Time 和乱序-Event
1.flink支持流处理
2.flink支持在Event-Time上的窗口处理
3.因为有Event-Time做保障，即使消息乱序或延时也能轻松应对。3.支持Stateful-data的Exactly-once处理方式
1.flink支持自定义状态
2.flink的checkpoint机制保障即便在failure的情况下Stateful-data的Exactly-once处理方式。4.支持高度灵活的窗口操作
1.flink支持time-Window，count-window, session-window,data-window等多种窗口操作。
2.flink支持多种触发窗口操作的条件，以便应对各种流处理的情况。5.通过Backpressure机制支持不间断的流处理
1.flink支持long-live流处理。
2.flink支持slow-sinks背压fast-sources,以保障流处理的不间断6.通过轻量级分布式Snapshot机制支持Fault-tolerance
1.flink支持Chandy-Lamport轻量级分布式快照来保障容错处理
2.Chandy-Lamport快照是轻量级的，在保障强一致性的同时，不影响其高吞吐。二、流处理，批处理珠联璧合
1.同一个运行时环境，同时支持流处理，批处理
1.flink的一套runtime环境，统一了流处理，批处理，两大业务场景
2.flink本质是一个流处理系统，同时它将批处理看出特殊的流处理，因此也能应付批处理的场景
注意：
1.这与spark相反，spark本质是一个批处理系统，它将流处理看成特殊的批处理的。
2.spark-streaming本质是mirc-batch，无论多么mirc依然是batch,因此延时较大。
3.spark的本质是批处理，它将流处理看出无边界的批处理
4.flink的本质是流处理，它将批处理看出有边界的流处理。2.实现了自己的内存管理机制
1.flinK在jvm内部实现了自己的内存管理机制，以提高内存使用效率，防止大规模GC.
2.flink将大规模的数据存放到out-heap内存，以防止在jvm的heap中创建大量对象，而引起大规模GC.
注意：
不知spark是否受到flink的启发，现如今spark也实现了自己的内存管理机制，那就是Tungsten计划。3.支持迭代和增量迭代
1.flinK支持迭代和增量迭代操作（这一特性在图计算和机器学习领域非常有用）
2.增量迭代可以根据计算的依赖关系，优化计算环境，获得最好的计算效率hadoop MR的迭代计算
spark的迭代计算
flink的迭代计算
flink在迭代计算过程中自动优化
spark和Hadoop的迭代计算都是在driver端由用户自己实现的，flink是原生支持迭代计算。这一点上做的比较优秀。4.支持程序优化
1.flink的批处理场景下可以根据计算的依赖关系，自动的避免一些昂贵的不必要的中间操作（诸如：sort,shuffle等）
2.flink会自动缓存一些中间结果，以便后续计算的多次使用，这样能显著的提高效率。三、类库和API
1.流处理程序
flink的 DataStream API在流处理的业务场景下，支持多种数据转换，支持用户自定义状态的操作，支持灵活的窗口操作！示例程序：
//1.定义case class
case class Word(word: String, freq: Long)
//2.定义数据源
val texts: DataStream[String] = ...
//3.支持数据的流操作
val counts = text
.flatMap { line => line.split("\\W+") }
.map { token => Word(token, 1) }
.keyBy("word")
.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))
.sum("freq")程序说明：
以上程序演示了如何在一个数据流上，对源源不断流入的消息进行一个word-count操作！2.批处理程序
flink的 DataSet API具有以下特性：
1.支持Java和scale开发语言
2.支持编写类型安全的程序
3.能够编写漂亮的易于维护的程序
4.支持丰富的数据类型
5.支持键值对数据类型
6.支持丰富的算子示例程序：
//1.定义case class
case class Page(pageId: Long, rank: Double)
case class Adjacency(id: Long, neighbors: Array[Long])
//2.执行运算
val result = initialRanks.iterate(30) { pages =>
pages.join(adjacency).where("pageId").equalTo("id") {
(page, adj, out: Collector[Page]) => {
out.collect(Page(page.pageId, 0.15 / numPages))
val nLen = adj.neighbors.length
for (n <- adj.neighbors) {
out.collect(Page(n, 0.85 * page.rank / nLen))
}
}
}
.groupBy("pageId").sum("rank")
}程序说明：
以上程序演示了一个在图计算中PageRank算法的核心代码！3.类库和软件栈
flink的软件栈
flink deploy:
有三种部署方式
1.本地部署：在本地启动基于单个jvm的flink实例。
2.集群部署：在集群中可以单独部署成standalone模式，也可以采用hadoop的YARN进行部署成yarn模式
3.云部署：兼容Google的云服务GCE(Google Compute Engine)，也兼容amazon的云服务AWS(Amazon
Web Services)。
flink core:
flink的核心是一个分布式基于流的数据处理引擎,将一切处理都认为是流处理，将批处理看成流处理的一个特例。
这与spark正好相反，spark是将一切处理都认为是批处理，将流处理看成批处理的一个特例。spark的流处理不
是真正的流处理它是一种微型批处理（micro batch），因此spark的流处理实的时性不是很高，spark streaming
定位是准实时流处理引擎。而flink是真正的流处理系统，它的实时性要比spark高出不少，它对标是Twitter开源的
storm和heron,他是一个真正的大数据实时分析系统。
flink API:
flink的API分为两个部分
1.流处理API，流处理主要是基于dataStream
2.批处理API，批处理主要是基于dataSet
flink liberaries:
Flink还针对特定的应用领域提供了相应的软件库，方便适应特定领域的操作。主要包括
1.flink table：主要用于处理关系型的结构化数据，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，
并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作。提供SQL on bigdata的功能,flink table既可以在流处
理中使用SQL,也可以在批处理中使用SQL,对应sparkSQL.
2.flink gelly：主要用于图计算领域，提供相关的图计算API和图计算算法的实现,对应spark graph。
3.flink ML（machine leaning）：主要用于机器学习领域，提供了机器学习Pipelines APIh和多种机器学
习算法的实现,对应sparkML
4.flink CEP（Complex event processing）：主要用于复杂事件处理领域。
总结：
flinK为支持各种计算场景提供了相应的高层api
1.提供DataSet API来支持批处理场景
2.提供DataSream API来支持批流理场景
3.提供CEP API来支持F复杂事件处理（Complex Event Processing）的场景
4.提供Gelly API来支持图分析场景
5.提供Table API来支持SQL-ON-BIGDATA场景
6.提供FlinkML API来支持机器学习场景
flink为了和大数据生态圈的其他技术进行融合，也在努力的扩展器存储层的支撑。spark的软件栈
1.在高层api方面，flink和spark几乎一样都覆盖了大多数的大数据处理场景。
2.由于发展的原因spark在API方面要超出flink，这方面flink也在大力发展。四、flink的生态系统
flink和开源大数据处理的各种框架有很好的集成,这样它就能和其他框架密切合作形成大数据的统一的解决方案。
flink支持YARN,HDFS,Kafka,hbase,alluxio等其他大数据系统的集成。flink生态系统
spark生态系统
flink和spark都在努力的打造以自己为中心的大数据生态系统。在现阶段spark是具有一定优势
，但是flink凭借着其优秀的架构，先进的设计，良好的势头，在大数据领域中也能占据一席之地。五、flink能与Hadoop系统高度兼容
1.与Hadoop系统高度兼容
1.flink支持Hadoop的Writeable类型
2.flink支持Hadoop Input/Output格式
3.flink支持Hadoop Map and Reduce UDF（用户自定义函数）
4.flink支持把现有Hadoop的代码无缝运行到flink上。2.支持Hadoop UDF的代码迁移