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。