flink架构

一、flink相关概念

1、flink基础
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
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状态计算。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。

2、flink的重要特点
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：


3、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。

二、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
实际开发中，flink大多数是结合Hadoop来使用，所以我们以flink部署在yarn集群的任务提交流程为例

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。

4、程序与数据流（DataFlow）
所有的Flink程序都是由三部分组成的： Source 、Transformation和Sink。
Source负责读取数据源，
Transformation利用各种算子进行处理加工，
Sink负责输出。
在运行时，Flink上运行的程序会被映射成“逻辑数据流”（dataflows），它包含了这三部分。每一个dataflow以一个或多个sources开始以一个或多个sinks结束。dataflow类似于任意的有向无环图（DAG）。在大部分情况下，程序中的转换运算（transformations）跟dataflow中的算子（operator）是一一对应的关系，但有时候，一个transformation可能对应多个operator。

三、flink常见的流处理API

1、Environment
getExecutionEnvironment
创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。

createLocalEnvironment
返回本地执行环境，需要在调用时指定默认的并行度。
val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(1)

createRemoteEnvironment
返回集群执行环境，将Jar提交到远程服务器。需要在调用时指定JobManager的IP和端口号，并指定要在集群中运行的Jar包。

2、source
从集合读取数据
从文件读取数据val stream2 = env.readTextFile(“YOUR_FILE_PATH”)
以kafka消息队列的数据作为来源
自定义Source除了以上的source数据来源，我们还可以自定义source。需要做的，只是传入一个SourceFunction就可以。具体调用如下：

3、Transform
map 例如val streamMap = stream.map { x => x * 2 }
flatMap例如 flatMap的函数签名：def flatMap[A,B](as: List[A])(f: A ⇒ List[B]): List[B]

4、Filter
val streamFilter = stream.filter{
x => x == 1
}

5、keyby
DataStream → KeyedStream：逻辑地将一个流拆分成不相交的分区，每个分区包含具有相同key的元素，在内部以hash的形式实现的。

6 Reduce
KeyedStream → DataStream：一个分组数据流的聚合操作，合并当前的元素和上次聚合的结果，产生一个新的值，返回的流中包含每一次聚合的结果，而不是只返回最后一次聚合的最终结果。

.7 Split 和 Select
DataStream → SplitStream：根据某些特征把一个DataStream拆分成两个或者多个DataStream。
SplitStream→DataStream：从一个SplitStream中获取一个或者多个DataStream。

8、Union
DataStream → DataStream：对两个或者两个以上的DataStream进行union操作，产生一个包含所有DataStream元素的新DataStream。

Connect与 Union 区别：
1． Union之前两个流的类型必须是一样，Connect可以不一样，在之后的coMap中再去调整成为一样的。
2. Connect只能操作两个流，Union可以操作多个。

四、flink中支持的数据类型

Flink支持Java和Scala中所有常见数据类型。使用最广泛的类型有以下几种。
1、Flink支持所有的Java和Scala基础数据类型，Int, Double, Long, String, …​
2、 JJava简单对象（POJOs）
3其它（Arrays, Lists, Maps, Enums, 等等）
Flink对Java和Scala中的一些特殊目的的类型也都是支持的，比如Java的ArrayList，HashMap，Enum等等。