1. Flink 是什么？
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有界数据流和无界数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。
Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink 不仅可以运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效问题。事实证明，Flink 已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到 TB 级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。世界各地有很多要求严苛的流处理应用都运行在 Flink 之上。
2. 有界流与无界流
任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。
数据可以被作为 无界 或者 有界 流来处理。
无界流： 有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。
有界流： 有定义流的开始，也有定义流的结束。有界流可以在摄取所有数据后再进行计算。有界流所有数据可以被排序，所以并不需要有序摄取。有界流处理通常被称为批处理
Apache Flink 擅长处理无界和有界数据集 精确的时间控制和状态化使得 Flink 的运行时(runtime)能够运行任何处理无界流的应用。有界流则由一些专为固定大小数据集特殊设计的算法和数据结构进行内部处理，产生了出色的性能。
3. 部署应用到任意地方
Apache Flink 是一个分布式系统，它需要计算资源来执行应用程序。Flink 集成了所有常见的集群资源管理器，例如 Hadoop YARN、 Apache Mesos 和 Kubernetes，但同时也可以作为独立集群运行。
Flink 被设计为能够很好地工作在上述每个资源管理器中，这是通过资源管理器特定(resource-manager-specific)的部署模式实现的。Flink 可以采用与当前资源管理器相适应的方式进行交互。
部署 Flink 应用程序时，Flink 会根据应用程序配置的并行性自动标识所需的资源，并从资源管理器请求这些资源。在发生故障的情况下，Flink 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是通过 REST 调用进行的，这可以简化 Flink 与各种环境中的集成。
4. 利用内存性能
有状态的 Flink 程序针对本地状态访问进行了优化。任务的状态始终保留在内存中，如果状态大小超过可用内存，则会保存在能高效访问的磁盘数据结构中。任务通过访问本地（通常在内存中）状态来进行所有的计算，从而产生非常低的处理延迟。Flink 通过定期和异步地对本地状态进行持久化存储来保证故障场景下精确一次的状态一致性。
5. 流处理应用的基本组件
可以由流处理框架构建和执行的应用程序类型是由框架对 流、状态、时间 的支持程度来决定的。在下文中，我们将对上述这些流处理应用的基本组件逐一进行描述，并对 Flink 处理它们的方法进行细致剖析。
5.1 流
显而易见，（数据）流是流处理的基本要素。然而，流也拥有着多种特征。这些特征决定了流如何以及何时被处理。Flink 是一个能够处理任何类型数据流的强大处理框架。
有界 和 无界 的数据流：流可以是无界的；也可以是有界的，例如固定大小的数据集。Flink 在无界的数据流处理上拥有诸多功能强大的特性，同时也针对有界的数据流开发了专用的高效算子。
实时 和 历史记录 的数据流：所有的数据都是以流的方式产生，但用户通常会使用两种截然不同的方法处理数据。或是在数据生成时进行实时的处理；亦或是先将数据流持久化到存储系统中——例如文件系统或对象存储，然后再进行批处理。Flink 的应用能够同时支持处理实时以及历史记录数据流。
5.2 状态
只有在每一个单独的事件上进行转换操作的应用才不需要状态，换言之，每一个具有一定复杂度的流处理应用都是有状态的。任何运行基本业务逻辑的流处理应用都需要在一定时间内存储所接收的事件或中间结果，以供后续的某个时间点（例如收到下一个事件或者经过一段特定时间）进行访问并进行后续处理。
应用状态是 Flink 中的一等公民，Flink 提供了许多状态管理相关的特性支持，其中包括：
- 多种状态基础类型：Flink 为多种不同的数据结构提供了相对应的状态基础类型，例如原子值（value），列表（list）以及映射（map）。开发者可以基于处理函数对状态的访问方式，选择最高效、最适合的状态基础类型。
- 插件化的State Backend：State Backend 负责管理应用程序状态，并在需要的时候进行 checkpoint。Flink 支持多种 state backend，可以将状态存在内存或者 RocksDB。RocksDB 是一种高效的嵌入式、持久化键值存储引擎。Flink 也支持插件式的自定义 state backend 进行状态存储。
- 精确一次语义：Flink 的 checkpoint 和故障恢复算法保证了故障发生后应用状态的一致性。因此，Flink 能够在应用程序发生故障时，对应用程序透明，不造成正确性的影响。
- 超大数据量状态：Flink 能够利用其异步以及增量式的 checkpoint 算法，存储数 TB 级别的应用状态。
- 可弹性伸缩的应用：Flink 能够通过在更多或更少的工作节点上对状态进行重新分布，支持有状态应用的分布式的横向伸缩
5.3 时间
时间是流处理应用另一个重要的组成部分。因为事件总是在特定时间点发生，所以大多数的事件流都拥有事件本身所固有的时间语义。进一步而言，许多常见的流计算都基于时间语义，例如窗口聚合、会话计算、模式检测和基于时间的 join。流处理的一个重要方面是应用程序如何衡量时间，即区分事件时间（event-time）和处理时间（processing-time）。
Flink 提供了丰富的时间语义支持。
- 事件时间模式：使用事件时间语义的流处理应用根据事件本身自带的时间戳进行结果的计算。因此，无论处理的是历史记录的事件还是实时的事件，事件时间模式的处理总能保证结果的准确性和一致性。
- Watermark 支持：Flink 引入了 watermark 的概念，用以衡量事件时间进展。Watermark 也是一种平衡处理延时和完整性的灵活机制。
- 迟到数据处理：当以带有 watermark 的事件时间模式处理数据流时，在计算完成之后仍会有相关数据到达。这样的事件被称为迟到事件。Flink 提供了多种处理迟到数据的选项，例如将这些数据重定向到旁路输出（side output）或者更新之前完成计算的结果。
- 处理时间模式：除了事件时间模式，Flink 还支持处理时间语义。处理时间模式根据处理引擎的机器时钟触发计算，一般适用于有着严格的低延迟需求，并且能够容忍近似结果的流处理应用。
5.4 分层 API
Flink 根据抽象程度分层，提供了三种不同的 API。每一种 API 在简洁性和表达力上有着不同的侧重，并且针对不同的应用场景。
5.4.1 ProcessFunction
ProcessFunction 是 Flink 所提供的最具表达力的接口。ProcessFunction 可以处理一或两条输入数据流中的单个事件或者归入一个特定窗口内的多个事件。它提供了对于时间和状态的细粒度控制。开发者可以在其中任意地修改状态，也能够注册定时器用以在未来的某一时刻触发回调函数。因此，你可以利用 ProcessFunction 实现许多有状态的事件驱动应用所需要的基于单个事件的复杂业务逻辑。
下面的代码示例展示了如何在 KeyedStream 上利用 KeyedProcessFunction 对标记为 START 和 END 的事件进行处理。当收到 START 事件时，处理函数会记录其时间戳，并且注册一个时长4小时的计时器。如果在计时器结束之前收到 END 事件，处理函数会计算其与上一个 START 事件的时间间隔，清空状态并将计算结果返回。否则，计时器结束，并清空状态。
/**
* 将相邻的 keyed START 和 END 事件相匹配并计算两者的时间间隔
* 输入数据为 Tuple2<String, String> 类型，第一个字段为 key 值，
* 第二个字段标记 START 和 END 事件。
*/
public static class StartEndDuration
extends KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, String>, Tuple2<String, Long>> {
private ValueState<Long> startTime;
@Override
public void open(Configuration conf) {
// obtain state handle
startTime = getRuntimeContext()
.getState(new ValueStateDescriptor<Long>("startTime", Long.class));
}
/** Called for each processed event. */
@Override
public void processElement(
Tuple2<String, String> in,
Context ctx,
Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {
switch (in.f1) {
case "START":
// set the start time if we receive a start event.
startTime.update(ctx.timestamp());
// register a timer in four hours from the start event.
ctx.timerService()
.registerEventTimeTimer(ctx.timestamp() + 4 * 60 * 60 * 1000);
break;
case "END":
// emit the duration between start and end event
Long sTime = startTime.value();
if (sTime != null) {
out.collect(Tuple2.of(in.f0, ctx.timestamp() - sTime));
// clear the state
startTime.clear();
}
default:
// do nothing
}
}
/** Called when a timer fires. */
@Override
public void onTimer(
long timestamp,
OnTimerContext ctx,
Collector<Tuple2<String, Long>> out) {
// Timeout interval exceeded. Cleaning up the state.
startTime.clear();
}
}
这个例子充分展现了 KeyedProcessFunction 强大的表达力，也因此是一个实现相当复杂的接口。
5.4.2 DataStream API
DataStream API 为许多通用的流处理操作提供了处理原语。这些操作包括窗口、逐条记录的转换操作，在处理事件时进行外部数据库查询等。DataStream API 支持 Java 和 Scala 语言，预先定义了例如map()、reduce()、aggregate() 等函数。你可以通过扩展实现预定义接口或使用 Java、Scala 的 lambda 表达式实现自定义的函数。
下面的代码示例展示了如何捕获会话时间范围内所有的点击流事件，并对每一次会话的点击量进行计数。
// 网站点击 Click 的数据流
DataStream<Click> clicks = ...
DataStream<Tuple2<String, Long>> result = clicks
// 将网站点击映射为 (userId, 1) 以便计数
.map(
// 实现 MapFunction 接口定义函数
new MapFunction<Click, Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> map(Click click) {
return Tuple2.of(click.userId, 1L);
}
})
// 以 userId (field 0) 作为 key
.keyBy(0)
// 定义 30 分钟超时的会话窗口
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(30L)))
// 对每个会话窗口的点击进行计数，使用 lambda 表达式定义 reduce 函数
.reduce((a, b) -> Tuple2.of(a.f0, a.f1 + b.f1));
5.4.3 SQL & Table API
Flink 支持两种关系型的 API，Table API 和 SQL。这两个 API 都是批处理和流处理统一的 API，这意味着在无边界的实时数据流和有边界的历史记录数据流上，关系型 API 会以相同的语义执行查询，并产生相同的结果。Table API 和 SQL 借助了 Apache Calcite 来进行查询的解析，校验以及优化。它们可以与 DataStream 和 DataSet API 无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。
Flink 的关系型 API 旨在简化数据分析、数据流水线和 ETL 应用的定义。
下面的代码示例展示了如何使用 SQL 语句查询捕获会话时间范围内所有的点击流事件，并对每一次会话的点击量进行计数。此示例与上述 DataStream API 中的示例有着相同的逻辑。
SELECT userId, COUNT(*)
FROM clicks
GROUP BY SESSION(clicktime, INTERVAL '30' MINUTE), userId
5.5 库
Flink 具有数个适用于常见数据处理应用场景的扩展库。这些库通常嵌入在 API 中，且并不完全独立于其它 API。它们也因此可以受益于 API 的所有特性，并与其他库集成。
复杂事件处理(CEP)：模式检测是事件流处理中的一个非常常见的用例。Flink 的 CEP 库提供了 API，使用户能够以例如正则表达式或状态机的方式指定事件模式。CEP 库与 Flink 的 DataStream API 集成，以便在 DataStream 上评估模式。CEP 库的应用包括网络入侵检测，业务流程监控和欺诈检测。
DataSet API：DataSet API 是 Flink 用于批处理应用程序的核心 API。DataSet API 所提供的基础算子包括map、reduce、(outer) join、co-group、iterate等。所有算子都有相应的算法和数据结构支持，对内存中的序列化数据进行操作。如果数据大小超过预留内存，则过量数据将存储到磁盘。Flink 的 DataSet API 的数据处理算法借鉴了传统数据库算法的实现，例如混合散列连接（hybrid hash-join）和外部归并排序（external merge-sort）。
Gelly: Gelly 是一个可扩展的图形处理和分析库。Gelly 是在 DataSet API 之上实现的，并与 DataSet API 集成。因此，它能够受益于其可扩展且健壮的操作符。Gelly 提供了内置算法，如 label propagation、triangle enumeration 和 page rank 算法，也提供了一个简化自定义图算法实现的 Graph API。
6. 故障恢复
Flink通过几下多种机制维护应用可持续运行及其一致性:
- 检查点的一致性: Flink的故障恢复机制是通过建立分布式应用服务状态一致性检查点实现的，当有故障产生时，应用服务会重启后，再重新加载上一次成功备份的状态检查点信息。结合可重放的数据源，该特性可保证精确一次（exactly-once）的状态一致性。
- 高效的检查点: 如果一个应用要维护一个TB级的状态信息，对此应用的状态建立检查点服务的资源开销是很高的，为了减小因检查点服务对应用的延迟性（SLAs服务等级协议）的影响，Flink采用异步及增量的方式构建检查点服务。
- 端到端的精确一次: Flink 为某些特定的存储支持了事务型输出的功能，及时在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。
- 集成多种集群管理服务: Flink已与多种集群管理服务紧密集成，如 Hadoop YARN, Mesos, 以及 Kubernetes。当集群中某个流程任务失败后，一个新的流程服务会自动启动并替代它继续执行。
- 内置高可用服务: Flink内置了为解决单点故障问题的高可用性服务模块，此模块是基于Apache ZooKeeper 技术实现的，Apache ZooKeeper是一种可靠的、交互式的、分布式协调服务组件。
7. Flink 的应用场景
7.1 事件驱动型应用
- 什么是事件驱动型应用？
事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。
事件驱动型应用是在计算存储分离的传统应用基础上进化而来。在传统架构中，应用需要读写远程事务型数据库。
相反，事件驱动型应用是基于状态化流处理来完成。在该设计中，数据和计算不会分离，应用只需访问本地（内存或磁盘）即可获取数据。系统容错性的实现依赖于定期向远程持久化存储写入 checkpoint。
- 事件驱动型应用的优势？
事件驱动型应用无须查询远程数据库，本地数据访问使得它具有更高的吞吐和更低的延迟。而由于定期向远程持久化存储的 checkpoint 工作可以异步、增量式完成，因此对于正常事件处理的影响甚微。事件驱动型应用的优势不仅限于本地数据访问。传统分层架构下，通常多个应用会共享同一个数据库，因而任何对数据库自身的更改（例如：由应用更新或服务扩容导致数据布局发生改变）都需要谨慎协调。反观事件驱动型应用，由于只需考虑自身数据，因此在更改数据表示或服务扩容时所需的协调工作将大大减少。
- Flink 如何支持事件驱动型应用？
事件驱动型应用会受制于底层流处理系统对时间和状态的把控能力，Flink 诸多优秀特质都是围绕这些方面来设计的。它提供了一系列丰富的状态操作原语，允许以精确一次的一致性语义合并海量规模（TB 级别）的状态数据。此外，Flink 还支持事件时间和自由度极高的定制化窗口逻辑，而且它内置的 ProcessFunction 支持细粒度时间控制，方便实现一些高级业务逻辑。同时，Flink 还拥有一个复杂事件处理（CEP）类库，可以用来检测数据流中的模式。
Flink 中针对事件驱动应用的明星特性当属 savepoint。Savepoint 是一个一致性的状态映像，它可以用来初始化任意状态兼容的应用。在完成一次 savepoint 后，即可放心对应用升级或扩容，还可以启动多个版本的应用来完成 A/B 测试。
- 典型的事件驱动型应用实例
- 反欺诈
- 异常检测
- 基于规则的报警
- 业务流程监控
- Web 应用（社交网络）
7.2 数据分析应用
- 什么是数据分析应用？
数据分析任务需要从原始数据中提取有价值的信息和指标。传统的分析方式通常是利用批查询，或将事件记录下来并基于此有限数据集构建应用来完成。为了得到最新数据的分析结果，必须先将它们加入分析数据集并重新执行查询或运行应用，随后将结果写入存储系统或生成报告。
借助一些先进的流处理引擎，还可以实时地进行数据分析。和传统模式下读取有限数据集不同，流式查询或应用会接入实时事件流，并随着事件消费持续产生和更新结果。这些结果数据可能会写入外部数据库系统或以内部状态的形式维护。仪表展示应用可以相应地从外部数据库读取数据或直接查询应用的内部状态。
如下图所示，Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用。
- 流式分析应用的优势？
和批量分析相比，由于流式分析省掉了周期性的数据导入和查询过程，因此从事件中获取指标的延迟更低。不仅如此，批量查询必须处理那些由定期导入和输入有界性导致的人工数据边界，而流式查询则无须考虑该问题。
另一方面，流式分析会简化应用抽象。批量查询的流水线通常由多个独立部件组成，需要周期性地调度提取数据和执行查询。如此复杂的流水线操作起来并不容易，一旦某个组件出错将会影响流水线的后续步骤。而流式分析应用整体运行在 Flink 之类的高端流处理系统之上，涵盖了从数据接入到连续结果计算的所有步骤，因此可以依赖底层引擎提供的故障恢复机制。
- Flink 如何支持数据分析类应用？
Flink 为持续流式分析和批量分析都提供了良好的支持。具体而言，它内置了一个符合 ANSI 标准的 SQL 接口，将批、流查询的语义统一起来。无论是在记录事件的静态数据集上还是实时事件流上，相同 SQL 查询都会得到一致的结果。同时 Flink 还支持丰富的用户自定义函数，允许在 SQL 中执行定制化代码。如果还需进一步定制逻辑，可以利用 Flink DataStream API 和 DataSet API 进行更低层次的控制。此外，Flink 的 Gelly 库为基于批量数据集的大规模高性能图分析提供了算法和构建模块支持。
- 典型的数据分析应用实例
- 电信网络质量监控
- 移动应用中的产品更新及实验评估分析
- 消费者技术中的实时数据即席分析
- 大规模图分析
7.3 数据管道应用
- 什么是数据管道？
提取-转换-加载（ETL）是一种在存储系统之间进行数据转换和迁移的常用方法。ETL 作业通常会周期性地触发，将数据从事务型数据库拷贝到分析型数据库或数据仓库。
数据管道和 ETL 作业的用途相似，都可以转换、丰富数据，并将其从某个存储系统移动到另一个。但数据管道是以持续流模式运行，而非周期性触发。因此它支持从一个不断生成数据的源头读取记录，并将它们以低延迟移动到终点。例如：数据管道可以用来监控文件系统目录中的新文件，并将其数据写入事件日志；另一个应用可能会将事件流物化到数据库或增量构建和优化查询索引。
下图描述了周期性 ETL 作业和持续数据管道的差异。
- 数据管道的优势？
和周期性 ETL 作业相比，持续数据管道可以明显降低将数据移动到目的端的延迟。此外，由于它能够持续消费和发送数据，因此用途更广，支持用例更多。
- Flink 如何支持数据管道应用？
很多常见的数据转换和增强操作可以利用 Flink 的 SQL 接口（或 Table API）及用户自定义函数解决。如果数据管道有更高级的需求，可以选择更通用的 DataStream API 来实现。Flink 为多种数据存储系统（如：Kafka、Kinesis、Elasticsearch、JDBC数据库系统等）内置了连接器。同时它还提供了文件系统的连续型数据源及数据汇，可用来监控目录变化和以时间分区的方式写入文件。
- 典型的数据管道应用实例
- 电子商务中的实时查询索引构建
- 电子商务中的持续 ETL
8. Flink 与SparkStreaming
- 数据模型
- Spark采用RDD模型，SparkStreaming 的DStream实际上也是一组组小批次数据RDD集合
- Flink 基本数据模型是数据流，以及事件（Event）序列
- 运行架构
- Spark是批次计算，将DAG划分成不同的Stage，一个Stage完成后才可以计算下一个。
- Flink是标准的流式计算，一个事件在一个节点处理完以后可以直接发往下一个节点进行处理。
