01. Flink 简介

01. Flink 简介

1、Flink 是什么

Flink 官网地址：https://flink.apache.org

Flink 核心目标，是 数据流上的有状态计算。

Apache Flink是一个开源的流处理框架，用于实时数据流的处理和分析。它最初由柏林工业大学的研究人员开发，并在2014年成为Apache软件基金会的一个顶级项目。

Flink提供了以下主要功能：

1. 流处理：Flink可以处理无界和有界的数据流，支持复杂的事件时间处理和状态管理。
2. 批处理：Flink的批处理功能可以与流处理无缝集成，使得批处理任务可以像流处理任务一样高效。
3. 事件驱动应用：Flink支持构建事件驱动的应用程序，可以处理来自各种源的事件，如消息队列、日志文件等。
4. 容错性：Flink提供了强大的容错机制，能够在节点故障时保证数据处理的一致性和准确性。
5. 可伸缩性：Flink设计为高度可伸缩，可以从单个应用扩展到数千个核心。
6. 低延迟：Flink能够以毫秒级的延迟处理数据，适合需要实时响应的应用程序。
7. 丰富的API和连接器：Flink提供了多种编程API（如DataStream API、Table API和SQL API）和连接器，可以方便地与各种数据源和存储系统进行集成。
8. 支持多种编程语言：虽然Flink主要是用Java编写的，但它也支持Scala、Python等其他编程语言。

Flink广泛应用于金融、电信、电子商务等领域，用于实时数据分析、监控、事件处理等场景。

1.1 有界流和无界流

（1）有界流（Bounded Streams）

有界流指的是数据集大小有限，有明确的开始和结束。这类数据流通常对应于传统的批处理任务，它们可以被完全加载到内存中进行处理。有界流的例子包括：

• 一个数据库表中的所有记录。
• 一个固定大小的文件。
• 一个已知结束时间的日志文件。

有界流的处理通常遵循以下步骤：

1. 加载数据：将所有数据加载到内存或分布式系统中。
2. 处理数据：对数据进行排序、过滤、聚合等操作。

（2）无界流（Unbounded Streams）

无界流指的是数据源是持续不断的，没有明确的结束，数据可以无限地生成和流入系统。这类数据流对应于实时数据流处理任务，例如：

• 社交媒体上的实时帖子和评论。
• 实时股票交易数据。
• 物联网设备生成的传感器数据。

无界流的处理需要不同的策略：

1. 持续处理：系统需要持续不断地接收和处理数据。
2. 状态管理：由于数据是持续流入的，系统需要维护状态信息，以便正确处理事件。
3. 容错和恢复：系统必须能够处理故障并从故障中恢复，保证数据不丢失。
4. 事件时间处理：为了正确处理事件，系统需要能够处理基于事件时间的逻辑，而不仅仅是处理时间。

1.2 有状态流处理

Apache Flink是一个专为有状态的流处理而设计的分布式处理引擎，它提供了一系列的功能和优化来支持状态管理、容错性以及高效的状态操作。以下是Apache Flink有状态流处理的一些关键特性：

1. 状态后端（State Backends）：Flink提供了多种状态后端来存储和管理状态，包括本地状态后端、文件系统状态后端（如HDFS）、RocksDBStateBackend等。这些状态后端支持不同级别的持久性和性能。

2. 状态一致性：Flink通过检查点（checkpointing）机制确保状态的一致性。检查点是Flink的容错机制，它会周期性地保存应用程序的状态快照到持久化存储中。

3. 精确一次（Exactly-Once）语义：Flink通过检查点和恢复机制，实现了精确一次（Exactly-Once）状态更新语义，确保即使在发生故障的情况下，状态也不会丢失或重复更新。

4. 有状态的时间窗口：Flink支持基于时间的窗口操作，如滚动窗口（tumbling windows）和滑动窗口（sliding windows）。这些窗口允许用户对数据流中的事件进行分组和聚合。

5. 时间语义：Flink支持两种时间语义：事件时间（event time）和处理时间（processing time）。事件时间是指数据实际发生的时间，而处理时间是数据被Flink处理的时间。Flink允许用户基于事件时间来处理数据，这对于处理乱序数据和确保结果的正确性至关重要。

6. 状态模式：Flink提供了不同的状态模式，如ValueState、ListState、ReducingState等，以支持不同类型的状态操作和访问模式。

7. 状态演化：Flink允许开发者定义状态的演化逻辑，这意味着随着时间的推移，状态可以被更新和修改。

8. 异步操作：Flink支持异步操作，这允许状态的更新和查询操作在不阻塞主处理线程的情况下进行，从而提高性能。

9. 增量检查点：Flink支持增量检查点，这意味着只有状态发生变化的部分才会被保存，而不是整个状态的完整副本，这可以显著减少检查点的开销。

10. 可扩展性：Flink的有状态流处理能力是高度可扩展的，可以从单节点扩展到数千个节点，以处理大规模的数据流。

11. API支持：Flink提供了DataStream API和Table API/SQL API，这些API都支持有状态的操作，使得开发者可以方便地构建有状态的流处理应用。

通过这些特性，Apache Flink能够支持复杂的有状态流处理应用，无论是需要处理有界数据集的批处理任务，还是需要处理无界数据流的实时分析和监控任务。

1.3 Flink 的发展历程

Apache Flink的发展历史可以追溯到2010年，最初作为一个研究项目在德国柏林工业大学启动。以下是Flink发展的主要里程碑：

1. Stratosphere项目：Flink最初被称为Stratosphere，这是一个研究项目，旨在开发下一代大数据分析平台。

2. Apache孵化器：2014年3月，Flink作为Stratosphere的一个分支，以版本v0.9的身份成为Apache孵化器项目。

3. Apache顶级项目：同年12月，Flink被接受为Apache的顶级项目，并在2015年发布了第一个版本v0.9.1。

4. 流式处理支持：随着大数据和实时数据处理需求的增长，Flink在其后续版本中加入了对流式处理的支持，使用户可以使用相同的框架来处理批处理任务和实时流式任务。

5. 功能扩展：Flink不断发展，引入了许多扩展功能，如复杂事件处理、图计算、机器学习等，使其成为一个全面且功能强大的大数据处理框架。

6. 阿里巴巴的Blink：2015年，阿里巴巴开始尝试使用Flink，并基于此构建了Blink计算平台。Blink是Flink的一个改进版本，提供了更好的性能和更多的功能，广泛应用于流式数据处理、离线数据处理、DataLake计算等场景。

7. Blink开源：2019年1月，阿里云宣布将Blink开源给Apache Flink社区，之后Blink的代码被逐步合并到Flink的主分支上，成为Flink的一部分。

8. Flink 2.0：预计在Flink项目的第一个十周年（2024年）时，Flink社区将发布Flink-2.0，这将是一个新的里程碑，包括彻底的云原生存算分离架构，业界一流的批处理能力，以及完整的流批融合能力。

9. Apache Flink CDC：阿里云独立开源的Flink CDC实时数据集成项目也已经正式开启捐献工作，预计将正式成为Apache Flink官方子项目。

10. Apache Paimon：从Flink社区中孵化出来的新项目，定位为流批一体实时数据湖格式，解决Lakehouse数据实时化的问题。

这些发展里程碑展示了Flink从一个研究项目成长为业界领先的实时大数据处理框架的过程。随着不断的技术创新和社区贡献，Flink继续在实时数据处理和分析领域发挥着重要作用。

2、Flink 的特点

Apache Flink是一个强大的开源流处理框架，具有以下一些显著的特点：

1. 实时流处理：Flink专为实时数据处理设计，能够以极低的延迟处理无界数据流。
2. 高吞吐和低延迟：每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟。
3. 批流一体：Flink提供了统一的API，可以同时处理批处理作业和流处理作业，使得开发者能够使用相同的逻辑来处理不同类型的数据。
4. 有状态的计算：Flink支持有状态的流处理，允许在流处理过程中维护状态信息，这对于事件驱动的复杂应用至关重要。
5. 容错性：Flink通过检查点（Checkpointing）和保存点（Savepoints）机制提供了强大的容错能力，确保了状态的一致性和精确一次（Exactly-Once）语义。
6. 可伸缩性：Flink设计为高度可伸缩，可以从单台机器扩展到数千个核心，支持大规模数据处理。
7. 丰富的API：Flink提供了多种编程API，包括DataStream API、Table API和SQL API，支持Java、Scala、Python等多种编程语言。
8. 多种状态后端：Flink支持多种状态后端，如RocksDB、FsStateBackend等，以适应不同的性能和持久性需求。
9. 时间语义：Flink支持事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）两种时间语义，允许开发者根据业务需求选择最合适的时间处理策略。
10. 窗口操作：Flink提供了丰富的窗口操作，包括滚动窗口（Tumbling Windows）、滑动窗口（Sliding Windows）和会话窗口（Session Windows）等。
11. 异步I/O：Flink支持异步非阻塞I/O操作，可以提高网络和磁盘I/O的性能。
12. 轻量级快照：Flink的增量检查点（Incremental Checkpointing）机制可以减少检查点的开销，提高系统的吞吐量。
13. 事件驱动的应用：Flink支持构建事件驱动的应用，可以处理来自各种源的事件，如消息队列、日志文件等。
14. 可插拔的序列化框架：Flink支持多种序列化框架，如Apache Avro、Kryo、Protobuf等，允许开发者选择最适合自己需求的序列化方式。
15. 连接器和集成：Flink提供了多种连接器，可以方便地与各种外部系统（如Kafka、HDFS、HBase等）进行集成。
16. 机器学习库：FlinkML是Flink的一个机器学习库，提供了流数据上的机器学习算法。
17. Flink Table Store：Flink Table Store是Flink的一个新特性，它提供了一种方式来存储和管理流处理中的状态，使得状态的存储和访问更加高效。
18. 云原生支持：Flink支持云原生部署，可以很容易地在各种云平台上运行。

这些特点使得Flink成为一个功能全面、性能优越的流处理框架，适用于各种复杂的实时数据处理场景。

3、 Flink 和 SparkStreaming 对比

Apache Flink和Spark Streaming都是大数据处理框架，它们在实时流处理和批处理方面有着广泛的应用。以下是Flink和Spark Streaming的一些主要区别以及各自的优缺点：

3.1 Flink与Spark Streaming的区别：

1. 运行角色：

   • Spark Streaming：包括Master、Worker、Driver和Executor等角色。
   • Flink：包括JobManager、TaskManager和Slot等角色。

2. 编程模型：

   • Spark Streaming：基于微批处理，将数据分成小批次进行处理。
   • Flink：事件驱动，数据流逐条处理，提供真正的流处理能力。

3. 任务调度原理：

   • Spark Streaming：基于微批处理，每个批次都是一个Spark Core的任务。
   • Flink：数据流由Source到Sink顺序执行，拓扑结构固定。

4. 时间机制：

   • Spark Streaming：主要支持处理时间，Structured Streaming支持处理时间和事件时间。
   • Flink：支持事件时间、注入时间和处理时间三种时间机制。

5. Kafka动态分区检测：

   • Spark Streaming：与Kafka 0.10版本结合支持动态分区检测。
   • Flink：能够动态发现Kafka新增分区，但需要配置相关属性。

6. 容错机制及处理语义：

   • Spark Streaming：通过checkpoint和offset提交保证数据不丢失，但可能重复处理。
   • Flink：使用两阶段提交协议保证精确一次处理语义。

7. 背压机制：

   • Spark Streaming：通过PID控制器调节消费速率。
   • Flink：使用基于信用的流控机制，类似于TCP的流量控制。

3.2 优缺点：

• Spark Streaming：

  • 优点：
    • 与Spark生态系统集成良好，共享批处理和SQL能力。
    • 社区成熟，有大量的用户和丰富的资源。
    • 易于理解和使用，特别是对于熟悉Spark的用户。
  • 缺点：
    • 基于微批处理，可能不如Flink在延迟和吞吐量上表现出色。
    • 容错和状态管理不如Flink灵活。

• Flink：

  • 优点：
    • 提供真正的流处理能力，低延迟和高吞吐量。
    • 强大的状态管理和容错能力，支持精确一次处理语义。
    • 支持事件时间处理和watermark机制，适合处理乱序事件。
  • 缺点：
    • 相对较新的项目，社区和生态系统可能不如Spark成熟。
    • 学习曲线可能更陡峭，特别是对于状态管理和API的使用。

在选择Flink或Spark Streaming时，需要根据具体的业务需求、数据特性、性能要求以及团队的技术栈和熟悉度来决定。两者都是强大的工具，适用于不同的场景和需求。

3.3 总结

Spark 以批处理为根本：

• Spark数据模型：Spark 采用 RDD 模型，Spark Streaming的DStream 实际上也就是一组组小批数据RDD 的集合
• Spark运行时架构：Spark 是批计算，将 DAG 划分为不同的 stage，一个完成后才可以计算下一个。

Flink 以流处理为根本：

• Flink 数据模型：Flink 基本数据模型是流数据，以及事件（Event）序列。
• Flink 运行时架构：Flink 是标准的流执行模式，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。

4、Flink 的应用场景

Apache Flink 作为一个强大的流处理框架，被广泛应用于各种场景，以下是一些主要的应用场景：

1. 实时数据计算：Flink 能够处理实时数据流，如实时监控大屏、实时销售额和销量统计、服务器负载监控等。

2. 实时数据仓库和ETL：Flink 支持实时ETL（Extract-Transform-Load），将业务系统的数据经过抽取、清洗转换后加载到数据仓库中，并支持实时数仓的建设。

3. 事件驱动型应用：Flink 适用于构建事件驱动的应用，如从服务器上报的消息中提取信息进行分析、触发自定义规则进行报警、识别爬虫程序并进行IP限制等。

4. 实时风控：在金融领域，Flink 可用于实时风控系统，快速识别欺诈行为并采取相应措施。

5. 实时推荐：Flink 可以用于实时推荐系统，根据用户行为和偏好动态推荐内容。

6. 搜索引擎的实时索引构建：Flink 可以用于搜索引擎，实现数据的实时索引构建和更新。

7. 实时数仓：Flink 支持构建实时数据仓库，提供实时数据查询接口，满足企业对数据实时性的需求。

8. 实时报表：Flink 可用于实时生成业务报表，帮助企业快速获取关键业务指标。

9. 流批一体：Flink 支持批流一体的数据处理，可以同时处理批处理作业和流处理作业，提高资源利用率和开发效率。

10. 状态管理：Flink 提供了强大的状态管理功能，适用于需要维护复杂状态信息的流处理应用。

11. 运行在多种资源管理框架上：Flink 支持运行在 YARN、Mesos、Kubernetes 等多种资源管理框架上，具有良好的可伸缩性和灵活性。

12. 大规模数据处理：Flink 能够扩展到数千核心，状态可以达到TB级别，同时保持高吞吐和低延迟的特性，适合大规模数据处理。

这些应用场景展示了 Flink 在实时数据处理和分析领域的强大能力，以及其在不同行业中的广泛应用。

5、Flink 的分层api

Apache Flink提供了分层的API，以适应不同层次的抽象需求，从而让开发者能够更加灵活和高效地编写流处理和批处理程序。以下是Flink的分层API的概述：

1. Stateful Stream Processing：位于最底层，是Flink核心API的底层实现。它提供了最基本的状态和时间管理功能，允许开发者编写有状态的流处理逻辑。这一层非常灵活，但同时也要求开发者自己管理状态的生命周期、容错和一致性等问题。

2. Core API：包括了DataStream API和DataSet API。DataStream API用于构建流处理应用，而DataSet API用于批处理应用。这一层的API提供了常见的数据转换、分组、聚合、窗口和状态等操作，适合大多数流式和批式处理场景。

3. Table API & SQL：构建在Table概念之上，Table可以与DataStream或DataSet进行相互转换。Table API提供了一种声明式的数据流处理方式，允许使用类似于SQL的语句来表达复杂的数据处理逻辑。SQL构建在Table之上，不同的Table类型需要构建不同的Table环境。Streaming SQL不同于存储SQL，最终会转化为流式执行计划。

4. ProcessFunction：是Flink提供的最具表达力的接口之一，可以处理单个事件或窗口内的多个事件。它提供了对时间和状态的细粒度控制，允许开发者在其中任意修改状态，并注册定时器以在未来某一时刻触发回调函数。ProcessFunction非常适合实现基于单个事件的复杂业务逻辑。

5. CEP (Complex Event Processing)：Flink提供了一个用于复杂事件处理的库，允许开发者定义和识别事件模式，并基于这些模式触发特定的操作。

6. FlinkML (Machine Learning)：是Flink的一个机器学习库，提供了流数据上的机器学习算法。

7. Gelly (Graph Processing)：是Flink的图处理库，提供了图算法的实现，如迭代图算法等。

Flink的分层API设计允许开发者根据具体需求选择合适的抽象层次，从而在灵活性和开发效率之间取得平衡。通过这些API，Flink能够支持广泛的数据处理应用，包括实时分析、事件驱动应用、机器学习等。