Flink学习笔记（一）概述

一、什么是Flink

1.Flink是一个分布式流处理框架，它能够在大规模的数据流上进行实时计算和批处理。Flink支持丰富的API，包括DataStream API和DataSet API，可以在多种计算场景中使用，例如实时数据处理、批处理、图形计算和机器学习等。Flink还具有高可用性、低延迟、高吞吐量和高扩展性等特点，是近年来非常流行的数据处理框架之一。

二、flink的使用场景有哪些

1. 实时数据处理：Flink可用于处理来自各种来源的实时数据，包括传感器、移动设备、日志数据、交易数据等。

2. 流式数据分析：Flink能够实时地对数据进行分析和计算，支持各种数据分析算法和模型，包括机器学习、实时推荐等。

3. 实时报警和监控：Flink可以实时地对数据进行监控和报警，通过实时分析数据来检测异常和错误，及时采取行动。

4. 实时数仓：Flink能够将实时数据转化为有价值的信息，可以将数据流转化为数据仓库，并进行OLAP操作，支持实时报表和可视化分析。

5.金融行业：Flink可用于处理金融交易数据，实现实时交易风险监控、实时交易报告生成等。

6.物联网：Flink可用于处理来自物联网设备的实时数据，支持设备状态监控、实时控制等

三、flink架构分析： 

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flink分为四层架构，包括：应用层、API层、运行时层和物理层。

1. 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）

2. 运行时层（lace）：负责执行应用程序，包括任务管理、资源管理、状态管理和容错机制等。

3. API层：提供批处理和流处理的API，包括DataSet API、DataStream API和Table API等。

4. 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。

四、flink的基本组件：

Flink中提供了3个组件，包括DataSource、Transformation和DataSink

1.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。
2.Transformation：表示算子，主要用来对数据进行处理，可以将数据流转换成另一个数据流或者聚合成一个数据流，转换算子可以将一个数据流转换成另一个数据流，聚合算子则可以将多个数据流聚合成一个数据流。常用的算子有map、filter、flatMap、keyBy、reduce、window等。这些算子可以被组合在一起形成复杂的数据处理任务
3.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+DataSin

五、与其他流式计算框架对比：

1.Flink的优点： 

1.低延迟和高吞吐量：Flink的批处理和流处理都可以实现低延迟和高吞吐量，而且能够处理大规模数据。

2.内存管理：Flink通过内存管理来优化性能，可以在处理大量数据时减少GC负担。

3.稳定性：Flink的容错机制非常强大，可以处理各种故障和错误。

4.扩展性：Flink可以扩展到数千个节点，以处理大规模数据。

5.丰富的API：Flink提供了丰富的API，包括流处理和批处理API，可以满足各种场景的需求。

2.Flink的缺点：

1. 学习曲线较陡峭：Flink相对于其他流式计算框架来说，学习曲线较陡峭，需要花费更多的时间来学习和理解。

2. 集群配置较复杂：Flink的集群配置较复杂，需要更多的经验和技术支持。

3. 运行环境要求较高：Flink需要较高的硬件要求和运行环境，对于一些小规模的项目来说可能有些过度设计。

3.如何选择实时计算框架

        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、SparkStreaming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。