Apache Flink Streaming Processing

Apache Flink Streaming Processing

在Apache Flink中，流处理的四个关键流程（Parallel ，并行；Forward，转发；Repartition，重分区；Rebalance，重平衡）。

1. 并行：

• 在流处理中，数据流通常会被划分为多个并行的子流，每个子流都是独立运行的处理单元。

• 这种分区允许不同的事件可以并行处理，每个处理单元之间没有共享状态，这样可以更有效地利用计算资源。

2. 转发：

• Flink作业的输入数据通常会在进入Flink之前进行上游分区，以便多个并行任务可以并行消费数据。
• Flink的作业图由用户定义的应用代码构建而成，每个操作符都有明确定义的行为和输出位置，这些决定了数据如何在整个作业中流动。

3. 重分区：

• 在流处理中，最简单的操作符之一是从数据源收集输入并将其转发到下游操作符，这种转发操作会被Flink自动优化，以保证高效处理。
• 某些操作符可能需要对事件流进行过滤、重组或重分区。例如，将事件按颜色而不是形状重新分组，以便后续的处理可以更高效地进行。
• 重分区操作通常被称为洗牌（shuffle），它确保相同类别的事件被发送到同一组节点以便并行处理。然而，这种操作通常伴随着额外的序列化和网络开销。

4. 重平衡：

• 在Flink作业的不同阶段，可以通过重新平衡（rebalance）操作来调整并行度，即重新分配事件流到不同的并行任务中。
• 例如，如果原本有两个并行处理任务，通过重新平衡可以将它们合并为一个，以实现更高效的资源利用和数据处理方式。
• 虽然重新平衡可以用来优化数据处理的方式，但它通常是一个成本较高的操作，因为它涉及到数据的重新分布和网络通信。

Apache Flink作为一个强大的流处理框架，通过并行处理、转发、重分区和重平衡等核心流程，能够有效地处理大规模的实时数据流，支持复杂的数据处理和分析需求。