Flink学习--第一章 初识Flink

Flink是Apache基金会旗下的一个开源大数据处理框架,如今已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来,许多公司也都在招聘和储备掌握Flink技术的人才。

 

1.1 Flink的源起和设计理念

        Flink起源于一个叫作Stratosphere的项目,它是由3所地处柏林的大学和欧洲其他一些大学共同进行的研究项目,由柏林工业大学的教授沃克尔·马尔科(Volker Markl)领衔开发。2014年4月,Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会,Flink就是在此基础上被重新设计出来的。

        ⚫2014年8月,Flink第一个版本0.6正式发布(至于0.5之前的版本,那就是在Stratosphere名下的了)。与此同时Fink的几位核心开发者创办了Data Artisans公司,主要做Fink的商业应用,帮助企业部署大规模数据处理解决方案。

        ⚫2014年12月,Flink项目完成了孵化,一跃成为Apache软件基金会的顶级项目。

        ⚫2015年4月,Flink发布了里程碑式的重要版本0.9.0,很多国内外大公司也正是从这时开始关注、并参与到Flink社区建设的。

        ⚫2019年1月,长期对Flink投入研发的阿里巴巴,以9000万欧元的价格收购了Data Artisans公司;之后又将自己的内部版本Blink开源,继而与8月份发布的Flink1.9.0版本进行了合并。自此之后,Flink被越来越多的人所熟知,成为当前最火的新一代大数据处理框架。

        由此可见,Flink从真正起步到火爆,只不过几年时间。在这短短几年内,Flink从最初的第一个稳定版本0.9,到目前本书编写期间已经发布到了1.13.0,这期间不断有新功能新特性加入。从一开始,Flink就拥有一个非常活跃的社区,而且一直在快速成长。

        Flink的具体定位是:Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,如图所示,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。

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 1.2 Flink的应用

        Flink是一个大数据流处理引擎,它可以为不同的行业提供大数据实时处理的解决方案。随着Flink的快速发展完善,如今在世界范围许多公司都可以见到Flink的身影。

1.2.1 Flink主要的应用场景可以看到,各种行业的众多公司都在使用Flink,那到底他们用Flink来实现什么需求呢?换句话说,什么的场景最适合Flink大显身手呢?

具体来看,一些行业中的典型应用有:

        1. 电商和市场营销举例:实时数据报表、广告投放、实时推荐在电商行业中,网站点击量是统计PV、UV的重要来源,也是如今“流量经济”的最主要数据指标。很多公司的营销策略,比如广告的投放,也是基于点击量来决定的。另外,在网站上提供给用户的实时推荐,往往也是基于当前用户的点击行为做出的。我们需要的是直接处理数据流,而Flink就可以做到这一点。

        2. 物联网(IOT)举例:传感器实时数据采集和显示、实时报警,交通运输业物联网是流数据被普遍应用的领域。各种传感器不停获得测量数据,并将它们以流的形式传输至数据中心。而数据中心会将数据处理分析之后,得到运行状态或者报警信息,实时地显示在监控屏幕上。所以在物联网中,低延迟的数据传输和处理,以及准确的数据分析通常很关键。

        3. 物流配送和服务业举例:订单状态实时更新、通知信息推送在很多服务型应用中,都会涉及订单状态的更新和通知的推送。这些信息基于事件触发,不均匀地连续不断生成,处理之后需要及时传递给用户。这也是非常典型的数据流的处理。

        4. 银行和金融业举例:实时结算和通知推送,实时检测异常行为银行和金融业是另一个典型的应用行业。在全球化经济中,能够提供24小时服务变得越来越重要。现在交易和报表都会快速准确地生成,我们跨行转账也可以做到瞬间到账,还可以接到实时的推送通知。这就需要我们能够实时处理数据流。

1.3 流式数据处理的发展和演变

        Flink的主要应用场景,就是处理大规模的数据流。那为什么一定要用Flink呢?数据处理还有没有其他的方式?要解答这个疑惑,我们就需要先从流处理和批处理的概念讲起。

1.3.1 流处理和批处理数据处理有不同的方式。

        对于具体应用来说,有些场景数据是一个一个来的,是一组有序的数据序列,我们把它叫作“数据流”;而有些场景的数据,本身就是一批同时到来,是一个有限的数据集,这就是批量数据(有时也直接叫数据集)。

        容易想到,处理数据流,当然应该“来一个就处理一个”,这种数据处理模式就叫作流处理;因为这种处理是即时的,所以也叫实时处理。与之对应,处理批量数据自然就应该一批读入、一起计算,这种方式就叫作批处理,也叫作离线处理。

        在IT应用场景中,数据的生成,一般都是流式的。企业的绝大多数应用程序,都是在不停地接收用户请求、记录用户行为和系统日志,或者持续接收采集到的状态信息。所以数据会在不同的时间持续生成,形成一个有序的数据序列——这就是典型的数据流。

        所以流数据更真实地反映了我们的生活方式。真实场景中产生的,一般都是数据流。显然,对于流式数据,用流处理是最好、也最合理的方式。

        但我们知道,传统的数据处理架构并不是这样。无论是关系型数据库、还是数据仓库,都倾向于先“收集数据”,然后再进行处理。为什么不直接用流处理的方式呢?这是因为,分布式批处理在架构上更容易实现。想想生活中发消息聊天的例子,我们就很容易理解了:如果来一条消息就立即处理,“微信秒回”,这样做一定会很受人欢迎;但是这要求自己必须时刻关注新消息,这会耗费大量精力,工作效率会受到很大影响。如果隔一段时间查一下新消息,做个“批处理”,压力明显就小多了。当然,这样的代价就是可能无法及时处理有些消息,造成一定的后果。

1.3.2 flink:新一代的处理器设计

        flink通过巧妙的设计,完美解决了乱序数据对结果正确性所造成的影响。这一代系统还做到了精确一次(exactly-once)的一致性保障,是第一个具有一致性和准确结果的开源流处理器。另外,先前的流处理器仅能在高吞吐和低延迟中二选一,而新一代系统能够同时提供这两个特性。所以可以说,这一代流处理器仅凭一套系统就完成了Lambda架构两套系统的工作,它的出现使得Lambda架构黯然失色。除了低延迟、容错和结果准确性之外,新一代流处理器还在不断添加新的功能,例如高可用的设置,以及与资源管理器(如YARN或Kubernetes)的紧密集成等等。

1.4 Flink的特性总结

        Flink是第三代分布式流处理器,它的功能丰富而强大。

1.4.1 Flink的核心特性

Flink区别与传统数据处理框架的特性如下。

        ⚫高吞吐和低延迟。每秒处理数百万个事件,毫秒级延迟。

        ⚫结果的准确性。Flink提供了事件时间(event-time)和处理时间(processing-time)语义。对于乱序事件流,事件时间语义仍然能提供一致且准确的结果。

        ⚫精确一次(exactly-once)的状态一致性保证。

        ⚫可以连接到最常用的存储系统,如Apache Kafka、Apache Cassandra、Elasticsearch、JDBC、Kinesis和(分布式)文件系统,如HDFS和S3。

        ⚫高可用。本身高可用的设置,加上与K8s,YARN和Mesos的紧密集成,再加上从故障中快速恢复和动态扩展任务的能力,Flink能做到以极少的停机时间实现7×24全天候运行。

        ⚫能够更新应用程序代码并将作业(jobs)迁移到不同的Flink集群,而不会丢失应用程序的状态。

1.4.2 分层API

        除了上述这些特性之外,Flink还是一个非常易于开发的框架,因为它拥有易于使用的分层API,整体API分层下图所示。

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 1.5 Flink vs Spark

        谈到大数据处理引擎,不能不提Spark。Apache Spark是一个通用大规模数据分析引擎。它提出的内存计算概念让大家耳目一新,得以从Hadoop繁重的MapReduce程序中解脱出来,可以说是划时代的大数据处理框架。除了计算速度快、可扩展性强,Spark还为批处理(SparkSQL)、流处理(SparkStreaming)、机器学习(SparkMLlib)、图计算(SparkGraphX)提供了统一的分布式数据处理平台,整个生态经过多年的蓬勃发展已经非常完善。

        然而正在大家认为Spark已经如日中天、即将一统天下之际,Flink如一颗新星异军突起,使得大数据处理的江湖再起风云。很多读者在最初接触都会有这样的疑问:想学习一个大数据处理框架,到底选择Spark,还是Flink呢?

1.5.1 数据处理架构

        从根本上说,Spark和Flink采用了完全不同的数据处理方式。可以说,两者的世界观是截然相反的。

        Spark以批处理为根本,并尝试在批处理之上支持流计算;在Spark的世界观中,万物皆批次,离线数据是一个大批次,而实时数据则是由一个一个无限的小批次组成的。所以对于流处理框架Spark Streaming而言,其实并不是真正意义上的“流”处理,而是“微批次”(micro-batching)处理,如图所示

         而Flink则认为,流处理才是最基本的操作,批处理也可以统一为流处理。在Flink的世界观中,万物皆流,实时数据是标准的、没有界限的流,而离线数据则是有界限的流。

1. 无界数据流(Unbounded Data Stream)

        所谓无界数据流,就是有头没尾,数据的生成和传递会开始但永远不会结束,如图1-9所示。我们无法等待所有数据都到达,因为输入是无界的,永无止境,数据没有“都到达”的时候。所以对于无界数据流,必须连续处理,也就是说必须在获取数据后立即处理。在处理无界流时,为了保证结果的正确性,我们必须能够做到按照顺序处理数据。

2. 有界数据流(Bounded Data Stream)

        对应的,有界数据流有明确定义的开始和结束,如图1-9所示,所以我们可以通过获取所有数据来处理有界流。处理有界流就不需要严格保证数据的顺序了,因为总可以对有界数据集进行排序。有界流的处理也就是批处理。

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 有界流和无界流

        正因为这种架构上的不同,Spark和Flink在不同的应用领域上表现会有差别。一般来说,Spark 基于微批处理的方式做同步总有一个“攒批”的过程,所以会有额外开销,因此无法在流处理的低延迟上做到极致。在低延迟流处理场景,Flink 已经有明显的优势。而在海量数据的批处理领域,Spark能够处理的吞吐量更大,加上其完善的生态和成熟易用的API,目前同样优势比较明显。

1.5.2 数据模型和运行架构

        Spark和Flink在底层实现最主要的差别就在于数据模型不同。

        Spark底层数据模型是弹性分布式数据集(RDD),Spark Streaming 进行微批处理的底层接口DStream,实际上处理的也是一组组小批数据RDD的集合。可以看出,Spark在设计上本身就是以批量的数据集作为基准的,更加适合批处理的场景。

        而Flink的基本数据模型是数据流(DataFlow),以及事件(Event)序列。Flink基本上是完全按照Google的DataFlow模型实现的,所以从底层数据模型上看,Flink是以处理流式数据作为设计目标的,更加适合流处理的场景。

        数据模型不同,对应在运行处理的流程上,自然也会有不同的架构。Spark做批计算,需要将任务对应的DAG划分阶段(Stage),一个完成后经过shuffle再进行下一阶段的计算。而Flink是标准的流式执行模式,一个事件在一个节点处理完后可以直接发往下一个节点进行处理。

1.5.3 Spark还是Flink?

        通过前文的分析,我们已经可以看出,Spark和Flink可以说目前是各擅胜场,批处理领域Spark称王,而在流处理方面Flink当仁不让。具体到项目应用中,不仅要看是流处理还是批处理,还需要在延迟、吞吐量、可靠性,以及开发容易度等多个方面进行权衡。

        如果在工作中需要从Spark和Flink这两个主流框架中选择一个来进行实时流处理,更加推荐使用Flink,主要的原因有:

        ⚫Flink的延迟是毫秒级别,而SparkStreaming的延迟是秒级延迟。

        ⚫Flink提供了严格的精确一次性语义保证。

        ⚫Flink的窗口API更加灵活、语义更丰富。

        ⚫Flink提供事件时间语义,可以正确处理延迟数据。

        ⚫Flink提供了更加灵活的可对状态编程的API。

基于以上特点,使用Flink可以解放程序员, 加快编程效率, 把本来需要程序员花大力气手动完成的工作交给框架完成。

        当然,在海量数据的批处理方面,Spark还是具有明显的优势。而且Spark的生态更加成熟,也会使其在应用中更为方便。相信随着Flink的快速发展和完善,这方面的差距会越来越小。

        另外,Spark 2.0之后新增的Structured Streaming流处理引擎借鉴DataFlow进行了大量优化,同样做到了低延迟、时间正确性以及精确一次性语义保证;Spark 2.3以后引入的连续处理(Continuous Processing)模式,更是可以在至少一次语义保证下做到1毫秒的延迟。而Flink自1.9版本合并Blink以来,在SQL的表达和批处理的能力上同样有了长足的进步。

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