Apache Flink基础

一、Apache Flink 的定义、架构及原理

Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。

1.Flink 优势

现有的开源计算方案中，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型处理：流处理一般需要低延迟（ms）、Exactly-Once保证（确保数据只消费一次），批处理需要支持高吞吐、高效处理

• 支持高吞吐、低延迟（ms）、高性能的流处理
• 支持高度灵活的窗口（window）操作（核心）
• 有状态计算的Exactly-Once语义（checkpointing 机制保证了即时在故障发生下也能保障状态的 exactly once 语义）

• 提供DataStream API以及DataSet API

2. Flink Application

了解 Flink 应用开发需要先理解 Flink 的 Streams、State、Time 等基础处理语义以及 Flink 兼顾灵活性和方便性的多层次 API。

• Streams：流，分为有限数据流与无限数据流，unbounded stream 是有始无终的数据流，即无限数据流；而 bounded stream 是限定大小的有始有终的数据集合，即有限数据流，二者的区别在于无限数据流的数据会随时间的推演而持续增加，计算持续进行且不存在结束的状态，相对的有限数据流数据大小固定，计算最终会完成并处于结束的状态。

• State，状态是计算过程中的数据信息，在容错恢复和 Checkpoint 中有重要的作用，流计算在本质上是 Incremental Processing，因此需要不断查询保持状态；另外，为了确保 Exactly- once 语义，需要数据能够写入到状态中；而持久化存储，能够保证在整个分布式系统运行失败或者挂掉的情况下做到 Exactly- once，这是状态的另外一个价值。

• Time，分为 Event time、Ingestion time、Processing time，Flink 的无限数据流是一个持续的过程，时间是我们判断业务状态是否滞后，数据处理是否及时的重要依据。

• API，API 通常分为三层，由上而下可分为 SQL / Table API、DataStream API、ProcessFunction 三层，API 的表达能力及业务抽象能力都非常强大，但越接近 SQL 层，表达能力会逐步减弱，抽象能力会增强，反之，ProcessFunction 层 API 的表达能力非常强，可以进行多种灵活方便的操作，但抽象能力也相对越小。