大数据--Flink--流处理(一)

一、Flink简介

  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设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。

官网：https://flink.apache.org/
源码：https://github.com/apache/flink

Flink特点：

1. 流处理特性
   （1）支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
   （2）支持带有事件时间的窗口（Window）操作
   （3）支持有状态计算的Exactly-once语义
   （4）支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、count、session，以及data-driven的窗口操作
   （5）支持具有Backpressure功能的持续流模型
   （6）支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
   （7）一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理
   （8）Flink在JVM内部实现了自己的内存管理
   （9）支持迭代计算
   （10）支持程序自动优化：避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存
2. API支持
   （1）对Streaming数据类应用，提供DataStream API
   （2）对批处理类应用，提供DataSet API（支持Java/Scala）
3. Libraries支持
   支持机器学习（FlinkML）、支持图分析（Gelly）、支持关系数据处理（Table）、支持复杂事件处理（CEP）
4. 整合支持
   支持Flink on YARN、HDFS、Kafka的输入数据、Apache HBase、Hadoop程序、Tachyon、ElasticSearch、RabbitMQ、Apache Storm、S3、XtreemFS。

5. Flink生态圈
     Flink 首先支持了 Scala 和 Java 的 API，Python 也正在测试中。Flink 通过 Gelly 支持了图操作，还有机器学习的 FlinkML。Table 是一种接口化的 SQL 支持，也就是 API 支持，而不是文本化的 SQL 解析和执行。

    

   

   Flink生态圈

    

     Flink 为了更广泛的支持大数据的生态圈，其下也实现了很多 Connector 的子项目。最熟悉的，当然就是与 Hadoop HDFS 集成。其次，Flink 也宣布支持了 Tachyon、S3 以及 MapRFS。不过对于 Tachyon 以及 S3 的支持，都是通过 Hadoop HDFS 这层包装实现的，也就是说要使用 Tachyon 和 S3，就必须有 Hadoop，而且要更改 Hadoop 的配置（core-site.xml）。如果浏览 Flink 的代码目录，我们就会看到更多 Connector 项目，例如 Flume 和 Kafka。

6. 随处部署应用程序
     Apache Flink是一个分布式系统，需要计算资源才能执行应用程序。Flink与所有常见的集群资源管理器（如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes）集成，但也可以设置为作为独立集群运行。
     Flink旨在很好地适用于之前列出的每个资源管理器。这是通过特定于资源管理器的部署模式实现的，这些模式允许Flink以其惯用的方式与每个资源管理器进行交互。
     部署Flink应用程序时，Flink会根据应用程序配置的并行性自动识别所需资源，并从资源管理器请求它们。如果发生故障，Flink会通过请求新资源来替换发生故障的容器。提交或控制应用程序的所有通信都通过REST调用进行。这简化了Flink在许多环境中的集成。
7. 以任何比例运行应用程序
     Flink旨在以任何规模运行有状态流应用程序。应用程序可以并行化为数千个在集群中分布和同时执行的任务。因此，应用程序可以利用几乎无限量的CPU，主内存，磁盘和网络IO。而且，Flink可以轻松维护非常大的应用程序状态。其异步和增量检查点算法确保对处理延迟的影响最小，同时保证一次性状态一致性。

用户报告了在其生产环境中运行的Flink应用程序的可扩展性数字令人印象深刻，例如：
应用程序每天处理数万亿个事件，应用程序维护多个TB的状态，以及应用程序在数千个内核的运行。

8.利用内存中的性能
  状态Flink应用程序针对本地状态访问进行了优化。任务状态始终保留在内存中，或者，如果状态大小超过可用内存，则保存在访问高效的磁盘上数据结构中。因此，任务通过访问本地（通常是内存中）状态来执行所有计算，从而产生非常低的处理延迟。Flink通过定期和异步检查本地状态到持久存储来保证在出现故障时的一次状态一致性。

 

利用内存中的性能

二、Flink运行模型

1）流计算
数据源源不断产生，我们的需求是源源不断的处理。程序需要一直保持在计算的状态。
2）批处理
计算一段完整的数据集，计算成功后释放资源，那么此时工作结束。

三、无界流和有界流

任何类型的数据都是作为事件流产生的。信用卡交易，传感器测量，机器日志或网站或移动应用程序上的用户交互，所有这些数据都作为流生成。
数据可以作为无界或有界流处理。

1. 无界流
   无界流有一个开始但没有定义的结束。它们不会在生成时终止并提供数据。必须持续处理无界流，即必须在摄取事件后立即处理事件。无法等待所有输入数据到达，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）摄取事件，以便能够推断结果完整性。
2. 有界流
   有界流具有定义的开始和结束。可以在执行任何计算之前通过摄取所有数据来处理有界流。处理有界流不需要有序摄取，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。

流

 

Apache Flink擅长处理无界和有界数据集。精确控制时间和状态使Flink的运行时能够在无界流上运行任何类型的应用程序。有界流由算法和数据结构内部处理，这些算法和数据结构专门针对固定大小的数据集而设计，从而产生出色的性能。

四、Flink的架构

 

架构

Flink 运行时架构主要包含几个部分：Client、JobManager(master节点)和TaskManger(slave节点)。
Client：Flink 作业在哪台机器上面提交，那么当前机器称之为Client。用户开发的Program 代码，它会构建出DataFlow graph，然后通过Client提交给JobManager。
JobManager：是主（master）节点，相当于YARN里面的REsourceManager，生成环境中一般可以做HA 高可用。JobManager会将任务进行拆分，调度到TaskManager上面执行。
TaskManager：是从节点（slave），TaskManager才是真正实现task的部分。

 

  Client提交作业到JobManager，就需要跟JobManager进行通信，它使用Akka框架或者库进行通信，另外Client与JobManager进行数据交互，使用的是Netty框架。Akka通信基于Actor System，Client可以向JobManager发送指令，比如Submit job或者Cancel /update job。JobManager也可以反馈信息给Client，比如status updates，Statistics和results。
  Client提交给JobManager的是一个Job，然后JobManager将Job拆分成task，提交给TaskManager（worker）。JobManager与TaskManager也是基于Akka进行通信，JobManager发送指令，比如Deploy/Stop/Cancel Tasks或者触发Checkpoint，反过来TaskManager也会跟JobManager通信返回Task Status，Heartbeat（心跳），Statistics等。另外TaskManager之间的数据通过网络进行传输，比如Data Stream做一些算子的操作，数据往往需要在TaskManager之间做数据传输。
  当Flink系统启动时，首先启动JobManager和一至多个TaskManager。JobManager负责协调Flink系统，TaskManager则是执行并行程序的worker。当系统以本地形式启动时，一个JobManager和一个TaskManager会启动在同一个JVM中。当一个程序被提交后，系统会创建一个Client来进行预处理，将程序转变成一个并行数据流的形式，交给JobManager和TaskManager执行。

作者：无剑_君
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来源：简书
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