Flink 学习（一）

摘自Flink官网https://flink.apache.org/

最近看到公司有Flink平台，正好做过storm和spark streaming上的业务，借着这个机会把flink也学了。正好比较下他们之间的优缺点。

一、流式处理平台

1.Storm

Topology为处理拓扑图

组成：

(1)Spout. 数据分发中心。

(2)Bolt. 数据处理中心

数据单元为Tuple。在Bolt处理完的数据可以发射给下一个Bolt。此时接收到的为Tuple。

缺点：

(1)消息传输保证为At least once. 但是可能出现重复发消息的情况。对每一条数据都做ack，所以容错的开销很大。

(2)延迟比flink大。

(3)吞吐量不如flink

(4)不支持批处理

2.Spark Streaming

(1)比较主流的实时计算引擎。但是是居于micro batch处理，并不是纯正的流式处理。

(2)支持处理时间，Structured streaming 支持处理时间和事件时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。

(3)与Hadoop家族组件交互良好，例如Hbase等。

(4)容错机制，checkpoint。

(5)Spark Streaming 跟 kafka 结合是存在背压机制的，目标是根据当前 job 的处理情况来调节后续批次的获取 kafka 消息的条数.

(6)数据单元是RDD，新增了Dstream.直接度kafka获得。

(7)处理过程大致是transformation和action。

3.Flink

（1）数据形式DataStream（Streaming），DataSet（Batch）。

（2）处理过程是Source，Transformation 和 sink。

（3）时间。创建时间EventTime, 进入Flink DataFlow的时间。IngestionTime，对事件进行处理的本地系统时间Processing Time。

（4）窗口。按分割标准划分：timeWindow、countWindow。按窗口行为划分：Tumbling Window、Sliding Window、自定义窗口。

（5）轻量级容错机制。保证Execatly once执行。使用stream replay 和 checkpointing容错。

二、各个组件的介绍

1.JobManager用来分配任务,也就是常说的master

2.TaskManager用来分发task，缓存和交换数据流

3.Slot，把TaskManager根据task把内存抽象很多个slot，用来执行task。

三、Mac系统下安装Flink

Mac下很方便，mac装东西确实是方便。------brew install apache-flink

四、启动

1.启动本地集群环境，很快就能启动起来。在/usr/local/Cellar/apache-flink/1.7.0/libexec目录下。

./bin/start-cluster.sh 

2.然后在 http://localhost:8081/#/overview 就可以看见Flink的监控平台。

可以看到Task Managers是1个。Slots也是一个。

下面还有好几个选项，可以看到你的集群配置环境。

五、Example

WordCount

（1）Code分析

 package flinkjob;

 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
 import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
 import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
 import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
 import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
 import org.apache.flink.util.Collector;

 /**
  * Created by adrian.wu on 2018/12/17.
  */
 public class SocketWindowWordCount {
     public static class WordWithCount {

         public String word;
         public long count;

         public WordWithCount() {}

         public WordWithCount(String word, long count) {
             this.word = word;
             this.count = count;
         }

         @Override
         public String toString() {
             return word + " : " + count;
         }
     }

     public static void main(String[] args) throws Exception{
         final int port;
         try {
             //得到提交时候的参数
             final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
             //得到端口号，因为这个例子是监听9000端口的例子
             port = params.getInt("port");
         } catch (Exception e) {
             System.err.println("No port specified. Please run 'SocketWindowWordCount --port <port>'");
             return;
         }
         final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

         //数据单元 DataStream
         DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", port, "\n");
         DataStream<WordWithCount> windowCounts = text
                 .flatMap(new FlatMapFunction<String, WordWithCount>() {   //map
                     @Override
                     public void flatMap(String value, Collector<WordWithCount> out) {
                         for (String word : value.split("\\s")) {
                             out.collect(new WordWithCount(word, 1L));
                         }
                     }
                 })
                 .keyBy("word")
                 .timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))  //Window function, 5秒一个window，间隔1
                 .reduce(new ReduceFunction<WordWithCount>() {
                     @Override
                     public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) {  //reduce
                         return new WordWithCount(a.word, a.count + b.count);
                     }
                 });
         windowCounts.print().setParallelism(1);

         env.execute("Socket Window WordCount");

     }
 }

（2）打包提交代码

 ./bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000 #提交job

 nc -l 9000 #监听端口

tail -f log/flink-*-taskexecutor-*.out #查看log

（3）在监控平台可以看到你的job情况