Flink簡介Flink簡介Flink是一個分布式大數(shù)據(jù)處理引擎和框架，用于在無邊界和有邊界的數(shù)據(jù)流上進(jìn)行有狀態(tài)的計算。Flink是一個為了提升流處理性能而創(chuàng)建的平臺，它非常適用于各種需要低延遲（微秒到毫秒級）的實(shí)時數(shù)據(jù)處理場景。Flink簡介阿里巴巴的實(shí)時計算平臺在“雙十一”期間能平穩(wěn)運(yùn)行，計算峰值可達(dá)到每秒40億條記錄，數(shù)據(jù)量可達(dá)到每秒7TB。該計算平臺就采用了Flink流處理技術(shù).Flink的特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)了真正的實(shí)時流處理，支持低延遲、高吞吐量和exactly-once語義。Spark和Flink的比較Flink的分層抽象APIFlink根據(jù)抽象程度分層，提供了不同級別的API。每個層次的API在簡潔性和表達(dá)力上有不同的側(cè)重點(diǎn)，并且針對不同的應(yīng)用場景。Flink的分層抽象APIFlink為流處理和批處理提供了兩套強(qiáng)大的DataStreamAPI和DataSetAPI，以滿足流處理和批處理中的各種場景需求，并在更高層級提供了一種關(guān)系型的TableAPI和SQLAPI來實(shí)現(xiàn)FlinkAPI的流處理與批處理的統(tǒng)一。Flink應(yīng)用場景Flink已廣泛應(yīng)用于實(shí)時ETL，如實(shí)時數(shù)倉、商業(yè)數(shù)據(jù)即席分析、特征工程和在線數(shù)據(jù)服務(wù)等對穩(wěn)定性要求比較高的場景。Flink簡介Flink對以下場景有非常好的支持1．實(shí)時智能推薦2．復(fù)雜事件處理3．實(shí)時欺詐檢測4．實(shí)時數(shù)倉與ETL5．流數(shù)據(jù)分析6．實(shí)時報表分析Flink簡介Flink軟件棧和程序Flink軟件棧Flink軟件棧核心是DistributedStreamingDataflow，用于執(zhí)行數(shù)據(jù)流處理程序。Flink運(yùn)行時程序是一個通過有狀態(tài)的算子連接的數(shù)據(jù)流的有向無環(huán)圖（DAG），對上層提供有限數(shù)據(jù)流的DataSetAPI和無限數(shù)據(jù)流的DataStreamAPI。Flink軟件棧部署層主要涉及Flink的部署方式。Runtime核心層主要負(fù)責(zé)為上層不同接口提供基礎(chǔ)服務(wù)。API&Libraries層提供支持流處理和批處理的豐富API。Flink程序執(zhí)行流程當(dāng)一個Flink程序的執(zhí)行時，它會被映射為StreamingDataflow。一個StreamingDataflow是由一組Stream和TransformationOperator組成的，它類似于一個DAG，在啟動時從一個或多個SourceOperator開始，結(jié)束于一個或多個SinkOperator。Flink程序執(zhí)行流程Flink對數(shù)據(jù)的處理被抽象為以下三步。（1）接收數(shù)據(jù)：接收一個或多個數(shù)據(jù)源。（2）處理數(shù)據(jù)：執(zhí)行若干用戶需要的轉(zhuǎn)換算子。（3）輸出處理結(jié)果：將轉(zhuǎn)換后的結(jié)果輸出。Flink程序執(zhí)行流程Flink運(yùn)行時架構(gòu)Flink運(yùn)行時架構(gòu)Flink集群主要由三部分組成：JobManager、TaskManager和客戶端（Client），這三者各自運(yùn)行在獨(dú)立的Java虛擬機(jī)（JVM）進(jìn)程中。當(dāng)Flink集群啟動時，至少會啟動一個JobManager和一個TaskManager，但根據(jù)集群規(guī)模和作業(yè)需求，可以啟動多個TaskManager。客戶端將任務(wù)提交給JobManager，JobManager將任務(wù)拆分成Task并調(diào)度到各個TaskManager中執(zhí)行，最后TaskManager將Task執(zhí)行的情況匯報給JobManager。Flink運(yùn)行時架構(gòu)Flink運(yùn)行時架構(gòu)Flink提供了專門的客戶端（Client）用于提交作業(yè)（Job）到集群中。在服務(wù)端，F(xiàn)link采用了分布式的主從架構(gòu)，其中JobManager作為主節(jié)點(diǎn)，而TaskManager作為從節(jié)點(diǎn)或工作節(jié)點(diǎn)。JobManager負(fù)責(zé)管理計算資源（TaskManager）和任務(wù)的調(diào)度，同時創(chuàng)建檢查點(diǎn)（Checkpoint）以進(jìn)行容錯處理；TaskManager則負(fù)責(zé)實(shí)際執(zhí)行SubTask。Flink運(yùn)行時架構(gòu)這種主從架構(gòu)的設(shè)計使得Flink能夠高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)流，并提供了高可用性和容錯功能，通過檢查點(diǎn)機(jī)制來確保在故障發(fā)生時能夠恢復(fù)作業(yè)的狀態(tài)，并從故障點(diǎn)繼續(xù)執(zhí)行，從而保證了數(shù)據(jù)的可靠性和一致性。Flink任務(wù)提交流程Flink不僅可以部署在包括YARN、Mesos、Kubernetes在內(nèi)的多種資源管理框架上，還支持在裸機(jī)集群上獨(dú)立部署，同時能輕松部署在云端。在不同的部署環(huán)境下，F(xiàn)link任務(wù)的提交流程可能會有所不同，以滿足特定的環(huán)境和需求。在獨(dú)立模式（Standalone）下，有會話（Session）模式和應(yīng)用（Application）模式兩種部署方式。在YARN集群模式下，有會話模式、單作業(yè)（Per-Job）模式和應(yīng)用模式3種部署方式。Flink時間處理機(jī)制Flink時間處理機(jī)制Flink的無限數(shù)據(jù)流是一個持續(xù)的過程，而時間是判斷業(yè)務(wù)狀態(tài)是否滯后，數(shù)據(jù)處理是否及時的重要依據(jù)。Flink中針對Stream流事件中的Time分為EventTime、IngestionTime、ProcessingTime。Flink時間處理機(jī)制EventTime（事件時間）是指每個事件在其設(shè)備上發(fā)生的時間，通常由事件中的時間戳來描述。Flink時間處理機(jī)制IngestionTime（接收時間）是指事件進(jìn)入Flink（FlinkSource）的時間，是由SourceOperator自動根據(jù)當(dāng)前時間生成的，每個事件將進(jìn)入Flink時的時間作為時間戳。ProcessingTime（處理時間）是指事件被處理時機(jī)器當(dāng)前的系統(tǒng)時間，與機(jī)器相關(guān)。Flink時間窗口Flink流數(shù)據(jù)處理過程中經(jīng)常用到窗口（Window）的概念。基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)方面的考慮，F(xiàn)link支持兩種類型的窗口：一種是基于時間的窗口，即TimeWindow；另一種是基于輸入數(shù)據(jù)數(shù)量的窗口，即CountWindow。Flink時間窗口TimeWindow可以分為3種類型，分別是滾動窗口（TumblingWindow，窗口和窗口之間沒有數(shù)據(jù)重疊）、滑動窗口（SlidingWindow，會出現(xiàn)數(shù)據(jù)重疊）和會話窗口（SessionWindow，由不活動的間隙打斷）。

滾動時間窗口Flink時間窗口滑動窗口（SlidingWindow）是在滾動時間窗口的基礎(chǔ)上增加了滑動步長（SlideSize），且允許窗口之間的數(shù)據(jù)發(fā)生重疊。Flink時間窗口滾動數(shù)量窗口（TrublingCountWindow）會話窗口（SessionWindow）Flink時間窗口Flink時間窗口Flink時間窗口Flink時間窗口Flink時間處理機(jī)制Flink狀態(tài)-StateState是Flink中一個非常基本且重要的概念，State的字面意義為狀態(tài)。Flink支持有狀態(tài)計算。無狀態(tài)是指每個事件都是獨(dú)立的，各個事件之間沒有關(guān)聯(lián)，輸出結(jié)果只與當(dāng)前事件有關(guān)聯(lián)。比如電子圍欄報警系統(tǒng)，當(dāng)觸發(fā)設(shè)置的電子圍欄時就進(jìn)行告警。有狀態(tài)是指當(dāng)前的事件與之前的事件狀態(tài)有關(guān)聯(lián)，輸出結(jié)果需要結(jié)合之前各個事件的輸出結(jié)果。比如，淘寶“雙十一”活動實(shí)時戰(zhàn)報的實(shí)時總成交金額播報等。Flink狀態(tài)-State有狀態(tài)計算是指在程序計算過程中，程序內(nèi)部存儲計算會產(chǎn)生中間結(jié)果，并且會被提供給后續(xù)的算子進(jìn)行計算，如Flink中的sum和reduce算子。Flink狀態(tài)-StateEventTime（事件時間）是指每個事件在其設(shè)備上發(fā)生的時間，通常由事件中的時間戳來描述。Flink狀態(tài)-State引入背景Flink提供了State來存放計算過程中計算節(jié)點(diǎn)的中間結(jié)果或元數(shù)據(jù)屬性等，并提供了Exactly-Once語義。由于流計算大多數(shù)的場景都是增量計算，數(shù)據(jù)需要逐條處理，當(dāng)前結(jié)果都是基于上一次的計算結(jié)果進(jìn)行處理的，這就要求將上一次的計算結(jié)果進(jìn)行存儲持久化。Flink容錯機(jī)制Flink屬于分布式數(shù)據(jù)流處理引擎，而分布式數(shù)據(jù)流處理引擎必須面對的問題就是故障，例如進(jìn)程被強(qiáng)制關(guān)閉、服務(wù)器宕機(jī)、網(wǎng)絡(luò)連接中斷等。當(dāng)出現(xiàn)以上故障時，會造成Flink作業(yè)意外失敗，需要在重啟后進(jìn)行恢復(fù)，要想State的值不從頭開始計算，就需要進(jìn)行容錯處理。為了保證計算過程中出現(xiàn)異常時可以進(jìn)行容錯處理，需要將中間的計算結(jié)果State存儲起來。Flink容錯機(jī)制State使用Checkpoint（類似于Windows系統(tǒng)發(fā)生死機(jī)等問題時，恢復(fù)系統(tǒng)到某個時間點(diǎn)的恢復(fù)點(diǎn)）機(jī)制進(jìn)行容錯處理，可以理解為從Checkpoint（檢查點(diǎn)）處恢復(fù)。Flink為了進(jìn)行實(shí)時容錯處理，將中間結(jié)果定期存儲起來，在出現(xiàn)故障時將系統(tǒng)重置為正確的狀態(tài)，這種定期觸發(fā)中間存儲結(jié)果的機(jī)制稱為CheckPointing。Flink容錯機(jī)制-Checkpoint

Checkpoint是Flink用來從故障中恢復(fù)的容錯機(jī)制。它可以根據(jù)周期性的基于Stream中各個Operator的狀態(tài)配置來生成快照，從而將這些狀態(tài)數(shù)據(jù)定期、持久化地存儲起來。當(dāng)作業(yè)出現(xiàn)意外崩潰的情況時，通常需要和錯誤恢復(fù)機(jī)制（作業(yè)重啟策略或Failover策略）配合使用。Flink容錯機(jī)制-Checkpoint

Flink作業(yè)會根據(jù)作業(yè)重啟策略自動重啟并通過最近一個成功的快照（Checkpoint）來恢復(fù)狀態(tài)。合適的作業(yè)重啟策略可以減少作業(yè)不可用時間并避免人工介入故障處理的運(yùn)維成本，因此對Flink作業(yè)穩(wěn)定性來說有著舉足輕重的作用。Flink的

Exactly-Once語義數(shù)據(jù)流處理引擎經(jīng)常被廣泛討論的特征是處理語義，而Exactly-Once語義是其中最受歡迎的。很多數(shù)據(jù)流處理引擎都聲稱它們提供Exactly-Once語義。同時，Exactly-Once語義是Flink、Spark等流處理系統(tǒng)的核心特性之一，那么Exactly-Once語義究竟是什么呢？流處理語義要求機(jī)制保證在任務(wù)或數(shù)據(jù)出錯時，數(shù)據(jù)是正確且有效的。Flink的Exactly-Once語義Exactly-Once（恰好一次）：Exactly-Once也被稱為精確一次，表示一條數(shù)據(jù)從被接收到后續(xù)被處理成功，只會被正確地處