前言
Flink项目是大数据计算领域冉冉升起的一颗新星。大数据计算引擎的发展经历了几个过程，从第1代的MapReduce，到第2代基于有向无环图的Tez，第3代基于内存计算的Spark，再到第4代的Flink。因为Flink可以基于Hadoop进行开发和使用，所以Flink并不会取代Hadoop，而是和Hadoop紧密结合。
Flink主要包括DataStream API、DataSet API、Table API、SQL、Graph API和FlinkML等。现在Flink也有自己的生态圈，涉及离线数据处理、实时数据处理、SQL操作、图计算和机器学习库等。
Flink原理分析
很多人是在2015年才听到Flink这个词的，其实早在2008年，Flink的前身就已经是柏林理工大学的一个研究性项目，在2014年这个项目被Apache孵化器所接受后，Flink迅速成为ASF（Apache Software Foundation）的顶级项目之一。
Flink是一个开源的流处理框架，它具有以下特点。
分布式：Flink程序可以运行在多台机器上。
高性能：处理性能比较高。
高可用：由于Flink程序本身是稳定的，因此它支持高可用性（High Availability，HA）。
准确：Flink可以保证数据处理的准确性。
Flink主要由Java代码实现，它同时支持实时流处理和批处理。对于Flink而言，作为一个流处理框架，批数据只是流数据的一个极限特例而已。此外，Flink还支持迭代计算、内存管理和程序优化，这是它的原生特性。
Flink的功能特性
流式优先：Flink可以连续处理流式数据。
容错：Flink提供有状态的计算，可以记录数据的处理状态，当数据处理失败的时候，能够无缝地从失败中恢复，并保持Exactly-once。
可伸缩：Flink中的一个集群支持上千个节点。
性能：Flink支持高吞吐、低延迟。
在这里解释一下，高吞吐表示单位时间内可以处理的数据量很大，低延迟表示数据产生以后可以在很短的时间内对其进行处理，也就是Flink可以支持快速地处理海量数据。
Flink架构分析
Flink架构可以分为4层，包括Deploy层、Core层、API层和Library层
Deploy层：该层主要涉及Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式——本地、集群（Standalone/YARN）和云服务器（GCE/EC2）。
Core层：该层提供了支持Flink计算的全部核心实现，为API层提供基础服务。
API层：该层主要实现了面向无界Stream的流处理和面向Batch的批处理API，其中流处理对应DataStream API，批处理对应DataSet API。
Library层：该层也被称为Flink应用框架层，根据API层的划分，在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。面向流处理支持CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批处理支持FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）、Table 操作。
Flink对底层的一些操作进行了封装，为用户提供了DataStream API和DataSet API。使用这些API可以很方便地完成一些流数据处理任务和批数据处理任务。
Flink基本组件
读者应该对Hadoop和Storm程序有所了解，在Hadoop中实现一个MapReduce需要两个阶段——Map和Reduce，而在Storm中实现一个Topology则需要Spout和Bolt组件。因此，如果我们想实现一个Flink任务的话，也需要有类似的逻辑。
Flink中提供了3个组件，包括DataSource、Transformation和DataSink。
DataSource：表示数据源组件，主要用来接收数据，目前官网提供了readTextFile、socketTextStream、fromCollection以及一些第三方的Source。
Transformation：表示算子，主要用来对数据进行处理，比如Map、FlatMap、Filter、Reduce、Aggregation等。
DataSink：表示输出组件，主要用来把计算的结果输出到其他存储介质中，比如writeAsText以及Kafka、Redis、Elasticsearch等第三方Sink组件。
因此，想要组装一个Flink Job，至少需要这3个组件。
Flink Job=DataSource+Transformation+DataSink
Flink流处理（Streaming）与批处理（Batch）
在大数据处理领域，批处理与流处理一般被认为是两种截然不同的任务，一个大数据框架一般会被设计为只能处理其中一种任务。比如，Storm只支持流处理任务，而MapReduce、Spark只支持批处理任务。Spark Streaming是Apache Spark之上支持流处理任务的子系统，这看似是一个特例，其实不然——Spark Streaming采用了一种Micro-Batch架构，即把输入的数据流切分成细粒度的Batch，并为每一个Batch数据提交一个批处理的Spark任务，所以Spark Streaming本质上还是基于Spark批处理系统对流式数据进行处理，和Storm等完全流式的数据处理方式完全不同。
通过灵活的执行引擎，Flink能够同时支持批处理任务与流处理任务。在执行引擎层级，流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点间的数据传输方式。
对于一个流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是，在处理完成一条数据后，将其序列化到缓存中，并立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。而对于一个批处理系统，其节点间数据传输的标准模型是，在处理完成一条数据后，将其序列化到缓存中，当缓存写满时，就持久化到本地硬盘上；在所有数据都被处理完成后，才开始将其通过网络传输到下一个节点。
这两种数据传输模式是两个极端，对应的是流处理系统对低延迟和批处理系统对高吞吐的要求。Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式，同时支持了这两种数据传输模型。
Flink以固定的缓存块为单位进行网络数据传输，用户可以通过设置缓存块超时值指定缓存块的传输时机。如果缓存块的超时值为0，则Flink的数据传输方式类似于前面所提到的流处理系统的标准模型，此时系统可以获得最低的处理延迟；如果缓存块的超时值为无限大，则Flink的数据传输方式类似于前面所提到的批处理系统的标准模型，此时系统可以获得最高的吞吐量。
缓存块的超时值也可以设置为0到无限大之间的任意值，缓存块的超时阈值越小，Flink流处理执行引擎的数据处理延迟就越低，但吞吐量也会降低，反之亦然。通过调整缓存块的超时阈值，用户可根据需求灵活地权衡系统延迟和吞吐量。
Flink典型应用场景分析
Flink主要应用于流式数据分析场景，目前涉及如下领域。
实时ETL：集成流计算现有的诸多数据通道和SQL灵活的加工能力，对流式数据进行实时清洗、归并和结构化处理；同时，对离线数据进行有效的补充和优化，并为数据实时传输提供可计算通道。
实时报表：实时化采集、加工流式数据存储；实时监控和展现业务、客户各类指标，让数据化运营实时化。
监控预警：对系统和用户行为进行实时检测和分析，以便及时发现危险行为。
在线系统：实时计算各类数据指标，并利用实时结果及时调整在线系统的相关策略，在各类内容投放、无线智能推送领域有大量的应用。
Flink在如下类型的公司中有具体的应用。
优化电商网站的实时搜索结果：阿里巴巴的基础设施团队使用Flink实时更新产品细节和库存信息（Blink）。
针对数据分析团队提供实时流处理服务：通过Flink数据分析平台提供实时数据分析服务，及时发现问题。
网络/传感器检测和错误检测：Bouygues电信公司是法国著名的电信供应商，使用Flink监控其有线和无线网络，实现快速故障响应。
商业智能分析ETL：Zalando使用Flink转换数据以便于将其加载到数据仓库，简化复杂的转换操作，并确保分析终端用户可以更快地访问数据（实时ETL）。
流式计算框架对比
Storm是比较早的流式计算框架，后来又出现了Spark Streaming和Trident，现在又出现了Flink这种优秀的实时计算框架，那么这几种计算框架到底有什么区别呢？下面我们来详细分析一下
产品模型API保证次数容错机制状态管理延时吞吐量StormNative（数据进入立即处理）组合式（基础API）At-least-once （至少一次）Record ACK（ACK机制）无低低TridentMicro-Batching（划分为小批 处理）组合式Exactly-once （仅一次）Record ACK基于操作（每次操作有一个状态）中等中等Spark StreamingMicro-Batching声明式（提供封装后的高阶函数，如count函数）Exactly-onceRDD CheckPoint（基于RDD做CheckPoint）基于DStream中等高FlinkNative声明式Exactly-onceCheckPoint（Flink的一种快照）基于操作低高
在这里对这几种框架进行对比。
模型：Storm和Flink是真正的一条一条处理数据；而Trident（Storm的封装框架）和Spark Streaming其实都是小批处理，一次处理一批数据（小批量）。
API：Storm和Trident都使用基础API进行开发，比如实现一个简单的sum求和操作；而Spark Streaming和Flink中都提供封装后的高阶函数，可以直接拿来使用，这样就比较方便了。
保证次数：在数据处理方面，Storm可以实现至少处理一次，但不能保证仅处理一次，这样就会导致数据重复处理问题，所以针对计数类的需求，可能会产生一些误差；Trident通过事务可以保证对数据实现仅一次的处理，Spark Streaming和Flink也是如此。
容错机制：Storm和Trident可以通过ACK机制实现数据的容错机制，而Spark Streaming和Flink可以通过CheckPoint机制实现容错机制。
状态管理：Storm中没有实现状态管理，Spark Streaming实现了基于DStream的状态管理，而Trident和Flink实现了基于操作的状态管理。
延时：表示数据处理的延时情况，因此Storm和Flink接收到一条数据就处理一条数据，其数据处理的延时性是很低的；而Trident和Spark Streaming都是小型批处理，它们数据处理的延时性相对会偏高。
吞吐量：Storm的吞吐量其实也不低，只是相对于其他几个框架而言较低；Trident属于中等；而Spark Streaming和Flink的吞吐量是比较高的。
官网中Flink和Storm的吞吐量对如图
工作中如何选择实时计算框架
前面我们分析了3种实时计算框架，那么公司在实际操作时到底选择哪种技术框架呢？下面我们来分析一下。
需要关注流数据是否需要进行状态管理，如果是，那么只能在Trident、Spark Streaming和Flink中选择一个。
需要考虑项目对At-least-once（至少一次）或者Exactly-once（仅一次）消息投递模式是否有特殊要求，如果必须要保证仅一次，也不能选择Storm。
对于小型独立的项目，并且需要低延迟的场景，建议使用Storm，这样比较简单。
如果你的项目已经使用了Spark，并且秒级别的实时处理可以满足需求的话，建议使用Spark Streaming
要求消息投递语义为Exactly-once；数据量较大，要求高吞吐低延迟；需要进行状态管理或窗口统计，这时建议使用Flink。
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