Flink学习之环境搭建，项目结构

1.Flink安装准备

1. Flink 是一个以 Java 及 Scala 作为开发语言的开源大数据项目，代码开源在 GitHub 上，并使用 Maven 来编译和构建项目。对于大部分使用 Flink 的同学来说，Java、Maven 和 Git 这三个工具是必不可少的，另外一个强大的 IDE 有助于我们更快的阅读代码、开发新功能以及修复 Bug。因为篇幅所限，我们不会详述每个工具的安装细节，但会给出必要的安装建议。

2. 关于开发测试环境，Mac OS、Linux 系统或者 Windows 都可以。如果使用的是 Windows 10 系统，建议使用 Windows 10 系统的 Linux 子系统来编译和运行。

3. 工具	注释
   Java	Java8以上
   Maven	必须使用Maven3以上版本
   Git	Flink 的代码仓库是： https://github.com/apache/flink

2.Flink代码编译，安装

1. 可以在Git上下载源码以后直接用IDE编译，编译生成的三个文件需要留意

   版本	注释
   flink-1.10.0.tar.gz	Binary的压缩包
   flink-1.10.0-bin/flink-1.10.0	解压后的 Flink binary 目录
   flink-dist_2.11-1.10.0.jar	包含 Flink 核心功能的 jar 包

2. 目前公司环境是从官网下载的binary包安装完成

3.Flink运行

1.单机standalone运行

1.基本启动流程

2.常用配置需求

conf / slaves

conf / slaves 用于配置 TaskManager 的部署，默认配置下只会启动一个 TaskManager 进程，如果想增加一个 TaskManager 进程的，只需要文件中追加一行“localhost”。

也可以直接通过“ ./bin/taskmanager.sh start ”这个命令来追加一个新的 TaskManager：

conf/flink-conf.yaml

conf/flink-conf.yaml 用于配置 JM 和 TM 的运行参数

3.日志查看需求

JobManager 和 TaskManager 的启动日志可以在 Flink binary 目录下的 Log 子目录中找到。Log 目录中以“flink-{id}-${hostname}”为前缀的文件对应的是 JobManager 的输出，其中有三个文件：

• flink-$user-standalonesession-${id}-${hostname}.log：代码中的日志输出
• flink-$user-standalonesession-${id}-${hostname}.out：进程执行时的stdout输出
• flink-$user-standalonesession-${id}-${hostname}-gc.log：JVM的GC的日志

Log 目录中以“flink-{id}-${hostname}”为前缀的文件对应的是 TaskManager 的输出，也包括三个文件，和 JobManager 的输出一致。

日志的配置文件在 Flink binary 目录的 conf 子目录下，其中：

• log4j-cli.properties：用 Flink 命令行时用的 log 配置，比如执行“ flink run”命令
• log4j-yarn-session.properties：用 yarn-session.sh 启动时命令行执行时用的 log 配置
• log4j.properties：无论是 Standalone 还是 Yarn 模式，JobManager 和 TaskManager 上用的 log 配置都是 log4j.properties

这三个“log4j.*properties”文件分别有三个“logback.*xml”文件与之对应，如果想使用 Logback 的同学，之需要把与之对应的“log4j.*properties”文件删掉即可，对应关系如下：

• log4j-cli.properties -> logback-console.xml
• log4j-yarn-session.properties -> logback-yarn.xml
• log4j.properties -> logback.xml

需要注意的是，“flink-{id}-和{user}-taskexecutor-{hostname}”都带有“，{id}”表示本进程在本机上该角色（JobManager 或 TaskManager）的所有进程中的启动顺序，默认从 0 开始。

2.使用Yarn模式运行FlinkJob

1.优点

相对于 Standalone 模式，Yarn 模式允许 Flink job 的好处有：

• 资源按需使用，提高集群的资源利用率

• 任务有优先级，根据优先级运行作业

• 基于 Yarn 调度系统，能够自动化地处理各个角色的 Failover

  ○ JobManager 进程和 TaskManager 进程都由 Yarn NodeManager 监控

  ○ 如果 JobManager 进程异常退出，则 Yarn ResourceManager 会重新调度 JobManager 到其他机器

  ○ 如果 TaskManager 进程异常退出，JobManager 会收到消息并重新向 Yarn ResourceManager 申请资源，重新启动 TaskManager

2.目前提交方式------Job Cluster 模式

./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 examples/streaming/WordCount.jar --input hdfs:*****
output hdfs:*******

常用的配置有：

• -yn,–yarncontainer Number of Task Managers
• -yqu,–yarnqueue Specify YARN queue.
• -ys,–yarnslots Number of slots per TaskManager
• -yqu,–yarnqueue Specify YARN queue.
  以下为Flink各个模块之间的层级关系
  

作为软件堆栈，Flink是一个分层系统。堆栈的不同层构建在彼此之上，并提高它们接受的程序表示的抽象级别：

• 运行层(runtime layer)以JobGraph的形式接收程序。JobGraph是一个通用的并行数据流，具有消费和产生数据流的任意任务。
• DataStream API和DataSet API都通过单独的编译过程生成JobGraphs。DataSet API使用优化器来确定程序的最佳计划，而DataStream API使用流构建器。
• JobGraph根据Flink中提供的各种部署选项执行（例如，本地，远程，YARN等）
• 与Flink捆绑在一起的库和API生成DataSet或DataStream API程序。这些是用于基于逻辑表的查询，用于机器学习的FlinkML和用于图形处理的Gelly。

新版本支持

Apache Flink 1.10.0 于 2020年02月11日正式发布。Flink 1.10 是一个历时非常长、代码变动非常大的版本，也是 Flink 社区迄今为止规模最大的一次版本升级，Flink 1.10 容纳了超过 200 位贡献者对超过 1200 个 issue 的开发实现，包含对 Flink 作业的整体性能及稳定性的显著优化、对原生 Kubernetes 的初步集成以及对 Python 支持（PyFlink）的重大优化。

托管内存扩展

扩展了托管内存，以解决RocksDBStateBackend的内存使用问题。虽然批处理作业可以使用堆上或堆外的内存，但是带有 RocksDBStateBackend的流作业只能使用堆上的内存。因此，为了允许用户在流执行和批处理执行之间切换而不必修改集群配置，托管内存现在始终处于堆外状态。

简化的RocksDB配置

配置像RocksDB这样的堆外状态后端曾经需要进行大量的手动调整，例如减小JVM堆大小或将Flink设置为使用堆外内存。现在可以通过Flink的现成配置来实现，调整“RocksDBStateBackend”的内存预算就像调整托管内存大小一样简单。

统一作业提交的逻辑

在Flink 1.10中，作业提交逻辑被抽象到通用的 Executor界面（FLIP-73[2]）。附加的 ExecutorCLI（FLIP-81[3]）引入了一种统一的方式来为 任何 执行目标指定配置参数。为了完善这项工作，结果检索的过程也与工作提交分离，引入了 JobClient（FLINK-74[4]），负责获取 JobExecutionResult。

Table API/SQL：生产就绪的Hive集成

Hive集成在Flink 1.9中宣布为预览功能。此第一个实现允许用户使用SQL DDL将特定于Flink的元数据保留在Hive Metastore中，调用在Hive中定义的UDF，并使用Flink读取和写入Hive表。Flink 1.10通过进一步的开发使这项工作更加完善，这些开发使Flink可以进行生产就绪的Hive集成。

批处理SQL的原生分区支持

到目前为止，仅支持对未分区的Hive表进行写入。在Flink 1.10中，Flink SQL语法已通过 INSERT OVERWRITE和 PARTITION进行了扩展（FLIP-63），使用户可以在Hive中写入静态和动态分区。
静态分区写入

||INSERT { INTO | OVERWRITE } TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;||

动态分区编写

||INSERT { INTO | OVERWRITE } TABLE tablename1 select_statement1 FROM from_statement;||

完全支持的分区表使用户可以利用读取时的分区修剪功能，通过减少需要扫描的数据量来显着提高这些操作的性能。

其他优化

除分区修剪外，Flink 1.10还为Hive集成引入了更多的读取优化，例如：

• 投影下推（Projection pushdown） ： Flink通过省略表扫描中不必要的字段，利用投影下推来最大程度地减少Flink和Hive表之间的数据传输。这对于具有大量列的表尤其有利。
• LIMIT下推（LIMIT pushdown） ：对于带有LIMIT子句的查询，Flink将尽可能限制输出记录的数量，以最大程度地减少通过网络传输的数据量。
• 读取时进行ORC矢量化（ORC Vectorization on Read） ：可以提高ORC文件的读取性能，Flink现在默认使用本机ORC矢量化阅读器，用于高于2.0.0的Hive版本和具有非复杂数据类型的列。

Table API / SQL的其他改进

SQL DDL中的水印和计算列

Flink 1.10支持特定于流的语法扩展，以在Flink SQL DDL中定义时间属性和水印生成（FLIP-66[7]）。这允许基于时间的操作（例如加窗）以及表上的水印策略的定义使用DDL语句创建的。

此版本还引入了对虚拟计算列的支持（FLIP-70[8]）可以基于同一表中的其他列或确定性表达式（即字面值，UDF和内置函数）派生。在Flink中，计算列可用于定义创建表时的时间属性。
SQL DDL的其他扩展
现在，temporary/persistent和system/catalog函数之间有明显的区别（FLIP-57[9]）。这不仅消除了函数引用中的歧义，而且允许确定性的函数解析顺序（即，在命名冲突的情况下，系统函数将在目录函数之前，而临时函数在这两个维度上都将优先于持久函数）。
遵循FLIP-57的基础，我们扩展了SQL DDL语法，以支持创建目录功能，临时功能和临时系统功能（FLIP-79[10]）：

可插拔模块作为Flink系统对象（Beta）

Flink 1.10为Flink table core中的可插拔模块引入了一种通用机制，首先着眼于系统功能（FLIP-68[6]）。使用模块，用户可以扩展Flink的系统对象，例如使用行为类似于Flink系统功能的Hive内置函数。此版本附带预先实现的“ HiveModule”，支持多个Hive版本，但用户也可以编写自己的可插拔模块。

4.Flink项目架构

├── flink-annotations       代码行数：108  Flink里面的一些注解
├── flink-clients       代码行数：7838 
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-connectors        代码行数：52165     flink所有支持的连接器以及不同版本支持，经常用在source和sink
│   ├── flink-connector-cassandra
│   ├── flink-connector-elasticsearch2
│   ├── flink-connector-elasticsearch5
│   ├── flink-connector-elasticsearch6
│   ├── flink-connector-elasticsearch7
│   ├── flink-connector-elasticsearch-base
│   ├── flink-connector-filesystem
│   ├── flink-connector-gcp-pubsub
│   ├── flink-connector-hive
│   ├── flink-connector-kafka
│   ├── flink-connector-kafka-0.10
│   ├── flink-connector-kafka-0.11
│   ├── flink-connector-kafka-base
│   ├── flink-connector-kinesis
│   ├── flink-connector-nifi
│   ├── flink-connector-rabbitmq
│   ├── flink-connector-twitter
│   ├── flink-hadoop-compatibility
│   ├── flink-hbase
│   ├── flink-hcatalog
│   ├── flink-jdbc
│   ├── flink-sql-connector-elasticsearch6
│   ├── flink-sql-connector-elasticsearch7
│   ├── flink-sql-connector-kafka
│   ├── flink-sql-connector-kafka-0.10
│   ├── flink-sql-connector-kafka-0.11
│   └── pom.xml
├── flink-container     flink job部署在Docker和kubernetes 容器上
│   ├── docker
│   ├── kubernetes
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-contrib       代码行数：421 用于新模块准备或者孵化的区域
│   ├── docker-flink
│   ├── flink-connector-wikiedits
│   ├── pom.xml
│   └── README.md
├── flink-core      代码行数：80561     api，资源分配，内存管理，配置等核心代码
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-dist      编译完成的flink在这里，bin目录和conf目录下的脚本配置在这里指定，比如启动、停止的一些脚本
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-docs      代码行数：593       创建HTML文件的生成器
│   ├── pom.xml
│   ├── README.md
│   └── src
├── flink-end-to-end-tests      代码行数：2039  一些例如es、kafka的测试类
│   ├── flink-batch-sql-test
│   ├── flink-bucketing-sink-test
│   ├── flink-cli-test
│   ├── flink-confluent-schema-registry
│   ├── flink-connector-gcp-pubsub-emulator-tests
│   ├── flink-dataset-allround-test
│   ├── flink-dataset-fine-grained-recovery-test
│   ├── flink-datastream-allround-test
│   ├── flink-distributed-cache-via-blob-test
│   ├── flink-elasticsearch5-test
│   ├── flink-elasticsearch6-test
│   ├── flink-elasticsearch7-test
│   ├── flink-end-to-end-tests-common
│   ├── flink-end-to-end-tests-common-kafka
│   ├── flink-heavy-deployment-stress-test
│   ├── flink-high-parallelism-iterations-test
│   ├── flink-local-recovery-and-allocation-test
│   ├── flink-metrics-availability-test
│   ├── flink-metrics-reporter-prometheus-test
│   ├── flink-parent-child-classloading-test-lib-package
│   ├── flink-parent-child-classloading-test-program
│   ├── flink-plugins-test
│   ├── flink-queryable-state-test
│   ├── flink-quickstart-test
│   ├── flink-rocksdb-state-memory-control-test
│   ├── flink-sql-client-test
│   ├── flink-state-evolution-test
│   ├── flink-streaming-file-sink-test
│   ├── flink-streaming-kafka010-test
│   ├── flink-streaming-kafka011-test
│   ├── flink-streaming-kafka-test
│   ├── flink-streaming-kafka-test-base
│   ├── flink-streaming-kinesis-test
│   ├── flink-stream-sql-test
│   ├── flink-stream-stateful-job-upgrade-test
│   ├── flink-stream-state-ttl-test
│   ├── flink-tpcds-test
│   ├── flink-tpch-test
│   ├── pom.xml
│   ├── README.md
│   ├── run-nightly-tests.sh
│   ├── run-pre-commit-tests.sh
│   ├── run-single-test.sh
│   └── test-scripts
├── flink-examples      代码行数：6018  flink流处理、批处理，table表的demo
│   ├── flink-examples-batch
│   ├── flink-examples-build-helper
│   ├── flink-examples-streaming
│   ├── flink-examples-table
│   └── pom.xml
├── flink-filesystems       代码行数：7190      flink支持的文件系统 Hadoop，mapr，s3，swift
│   ├── flink-azure-fs-hadoop
│   ├── flink-fs-hadoop-shaded
│   ├── flink-hadoop-fs
│   ├── flink-mapr-fs
│   ├── flink-oss-fs-hadoop
│   ├── flink-s3-fs-base
│   ├── flink-s3-fs-hadoop
│   ├── flink-s3-fs-presto
│   ├── flink-swift-fs-hadoop
│   └── pom.xml
├── flink-formats       代码行数：9187      flink格式化 avro,json,parquet等数据格式
│   ├── flink-avro
│   ├── flink-avro-confluent-registry
│   ├── flink-compress
│   ├── flink-csv
│   ├── flink-json
│   ├── flink-orc
│   ├── flink-orc-nohive
│   ├── flink-parquet
│   ├── flink-sequence-file
│   └── pom.xml
├── flink-fs-tests      代码行数：1592      文件系统测试类
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-java      代码行数：30106     flink里面例如flatMap、reduce等各种聚合计算方法、算子操作、数据格式输入输出
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-jepsen        一个基于Jepsen框架的Clojure项目，用于查找Apache Flink®分布式协调中的bug
│   ├── bin
│   ├── docker
│   ├── project.clj
│   ├── README.md
│   ├── src
│   └── test
├── flink-kubernetes        代码行数：4210      Blink才会有的，为了支持Flink在k8s上运行
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-libraries     代码行数：175695
│   ├── flink-cep       复杂时间编程
│   ├── flink-cep-scala
│   ├── flink-gelly     Gelly是Flink的图形API。目前Java和Scala都支持它。Scala方法是作为基本Java操作之上的包装器实现的。该API包含一组用于图数据分析的实用函数，支持迭代图数据处理，并引入了一个图数据算法库
│   ├── flink-gelly-examples
│   ├── flink-gelly-scala
│   ├── flink-state-processing-api      Apache Flink的状态处理器API为使用Flink的批数据集API读取、写入和修改保存点和检查点提供了强大的功能。由于数据集和表API的互操作性，甚至可以使用关系表API或SQL查询来分析和处理状态数据。
│   └── pom.xml
├── flink-mesos     代码行数：5543      支持flink在mesos运行
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-metrics       代码行数：3292      flink的metric
信息，支持各种dog，dropwizard，ganglia，graphilte，jmx，prometheus，slf4j，如果要对flink做监控，从这里入手
│   ├── flink-metrics-core
│   ├── flink-metrics-datadog
│   ├── flink-metrics-dropwizard
│   ├── flink-metrics-graphite
│   ├── flink-metrics-influxdb
│   ├── flink-metrics-jmx
│   ├── flink-metrics-prometheus
│   ├── flink-metrics-slf4j
│   ├── flink-metrics-statsd
│   └── pom.xml
├── flink-ml-parent    机器学习
│   ├── flink-ml-api
│   ├── flink-ml-lib
│   └── pom.xml
├── flink-optimizer     代码行数：25339     flink优化器，优化计算执行效率更高
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-python        新支持，python支持
│   ├── bin
│   ├── dev
│   ├── docs
│   ├── lib
│   ├── MANIFEST.in
│   ├── pom.xml
│   ├── pyflink
│   ├── README.md
│   ├── setup.cfg
│   ├── setup.py
│   ├── src
│   └── tox.ini
├── flink-queryable-state       代码行数：6276      flink状态管理机制
│   ├── flink-queryable-state-client-java
│   ├── flink-queryable-state-runtime
│   └── pom.xml
├── flink-quickstart        代码行数：32        在idea快速生成项目
│   ├── flink-quickstart-java
│   ├── flink-quickstart-scala
│   └── pom.xml
├── flink-runtime       270253      Flink RunTime是介于底层部署与DataSteamApi或DataSetApi之间的一层，以JobGraph形式接收程序,将任务task提交到集群上执行，RunTime层可以适用不同底层部署模式。
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-runtime-web       5302   flink任务webUI
│   ├── pom.xml
│   ├── README.md
│   ├── src
│   └── web-dashboard
├── flink-scala
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-scala-shell
│   ├── pom.xml
│   ├── src
│   └── start-script
├── flink-state-backends        代码行数：7992      flink状态管理存储位置，支持rocksdb
│   ├── flink-statebackend-heap-spillable
│   ├── flink-statebackend-rocksdb
│   └── pom.xml
├── flink-streaming-java        76105   流计算中的算子操作
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-streaming-scala
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-table   flink sql相关
│   ├── flink-sql-client
│   ├── flink-sql-parser
│   ├── flink-table-api-java
│   ├── flink-table-api-java-bridge
│   ├── flink-table-api-scala
│   ├── flink-table-api-scala-bridge
│   ├── flink-table-common
│   ├── flink-table-planner
│   ├── flink-table-planner-blink
│   ├── flink-table-runtime-blink
│   ├── flink-table-uber
│   ├── flink-table-uber-blink
│   └── pom.xml
├── flink-tests     37499
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-test-utils-parent     3374
│   ├── flink-test-utils
│   ├── flink-test-utils-junit
│   └── pom.xml
├── flink-walkthroughs
│   ├── flink-walkthrough-common
│   ├── flink-walkthrough-datastream-java
│   ├── flink-walkthrough-datastream-scala
│   ├── flink-walkthrough-table-java
│   ├── flink-walkthrough-table-scala
│   └── pom.xml
├── flink-yarn      支持flink在yarn上运行
│   ├── pom.xml
│   └── src
├── flink-yarn-tests
│   ├── pom.xml
│   └── src