一文让你彻底了解大数据实时计算引擎 Flink

前言

在上一篇文章你公司到底需不需要引入实时计算引擎？中我讲解了日常中常见的实时需求，然后分析了这些需求的实现方式，接着对比了实时计算和离线计算。随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。

第一代：Hadoop 承载的 MapReduce
第二代：支持 DAG（有向无环图）框架的计算引擎 Tez 和 Oozie，主要还是批处理任务
第三代：支持 Job 内部的 DAG（有向无环图），以 Spark 为代表
第四代：大数据统一计算引擎，包括流处理、批处理、AI、Machine Learning、图计算等，以 Flink 为代表

或许会有人不同意以上的分类，我觉得其实这并不重要的，重要的是体会各个框架的差异，以及更适合的场景。并进行理解，没有哪一个框架可以完美的支持所有的场景，也就不可能有任何一个框架能完全取代另一个。

本文将对 Flink 的整体架构和 Flink 的多种特性做个详细的介绍！在讲 Flink 之前的话，我们先来看看 数据集类型 和 数据运算模型 的种类。

数据集类型

无穷数据集：无穷的持续集成的数据集合
有界数据集：有限不会改变的数据集合

那么那些常见的无穷数据集有哪些呢？

用户与客户端的实时交互数据
应用实时产生的日志
金融市场的实时交易记录
…

数据运算模型

流式：只要数据一直在产生，计算就持续地进行
批处理：在预先定义的时间内运行计算，当计算完成时释放计算机资源

那么我们再来看看 Flink 它是什么呢？

Flink 是什么？

Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，代码主要是由 Java 实现，部分代码是 Scala。它可以处理有界的批量数据集、也可以处理无界的实时数据集。对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已，所以 Flink 也是一款真正的流批统一的计算引擎。

Flink 提供了 State、Checkpoint、Time、Window 等，它们为 Flink 提供了基石，本篇文章下面会稍作讲解，具体深度分析后面会有专门的文章来讲解。

Flink 整体结构

从下至上：

1、部署：Flink 支持本地运行（IDE 中直接运行程序）、能在独立集群（Standalone 模式）或者在被 YARN、Mesos、K8s 管理的集群上运行，也能部署在云上。

2、运行：Flink 的核心是分布式流式数据引擎，意味着数据以一次一个事件的形式被处理。

3、API：DataStream、DataSet、Table、SQL API。

4、扩展库：Flink 还包括用于 CEP（复杂事件处理）、机器学习、图形处理等场景。

Flink 支持多种方式部署

Flink 支持多种模式下的运行。

Local：直接在 IDE 中运行 Flink Job 时则会在本地启动一个 mini Flink 集群
Standalone：在 Flink 目录下执行 bin/start-cluster.sh 脚本则会启动一个 Standalone 模式的集群
YARN：YARN 是 Hadoop 集群的资源管理系统，它可以在群集上运行各种分布式应用程序，Flink 可与其他应用并行于 YARN 中，Flink on YARN 的架构如下：

Kubernetes：Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统，在 Docker 技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性，Flink 也支持部署在 Kubernetes 上，在 GitHub 看到有下面这种运行架构的。

通常上面四种居多，另外还支持 AWS、MapR、Aliyun OSS 等。

Flink 分布式运行

Flink 作业提交架构流程可见下图：

1、Program Code：我们编写的 Flink 应用程序代码

2、Job Client：Job Client 不是 Flink 程序执行的内部部分，但它是任务执行的起点。 Job Client 负责接受用户的程序代码，然后创建数据流，将数据流提交给 Job Manager 以便进一步执行。执行完成后，Job Client 将结果返回给用户

3、Job Manager：主进程（也称为作业管理器）协调和管理程序的执行。它的主要职责包括安排任务，管理 checkpoint ，故障恢复等。机器集群中至少要有一个 master，master 负责调度 task，协调 checkpoints 和容灾，高可用设置的话可以有多个 master，但要保证一个是 leader, 其他是 standby; Job Manager 包含 Actor system、Scheduler、Check pointing 三个重要的组件

4、Task Manager：从 Job Manager 处接收需要部署的 Task。Task Manager 是在 JVM 中的一个或多个线程中执行任务的工作节点。任务执行的并行性由每个 Task Manager 上可用的任务槽（Slot 个数）决定。每个任务代表分配给任务槽的一组资源。例如，如果 Task Manager 有四个插槽，那么它将为每个插槽分配 25％的内存。可以在任务槽中运行一个或多个线程。同一插槽中的线程共享相同的 JVM。
同一 JVM 中的任务共享 TCP 连接和心跳消息。Task Manager 的一个 Slot 代表一个可用线程，该线程具有固定的内存，注意 Slot 只对内存隔离，没有对 CPU 隔离。默认情况下，Flink 允许子任务共享 Slot，即使它们是不同 task 的 subtask，只要它们来自相同的 job。这种共享可以有更好的资源利用率。

Flink API

Flink 提供了不同的抽象级别的 API 以开发流式或批处理应用。

最底层提供了有状态流。它将通过 Process Function 嵌入到 DataStream API 中。它允许用户可以自由地处理来自一个或多个流数据的事件，并使用一致性、容错的状态。除此之外，用户可以注册事件时间和处理事件回调，从而使程序可以实现复杂的计算。
DataStream / DataSet API 是 Flink 提供的核心 API ，DataSet 处理有界的数据集，DataStream 处理有界或者无界的数据流。用户可以通过各种方法（map / flatmap / window / keyby / sum / max / min / avg / join 等）将数据进行转换或者计算。
Table API 是以表为中心的声明式 DSL，其中表可能会动态变化（在表达流数据时）。Table API 提供了例如 select、project、join、group-by、aggregate 等操作，使用起来却更加简洁（代码量更少）。
你可以在表与 DataStream/DataSet 之间无缝切换，也允许程序将 Table API 与 DataStream 以及 DataSet 混合使用。
Flink 提供的最高层级的抽象是 SQL 。这一层抽象在语法与表达能力上与 Table API 类似，但是是以 SQL查询表达式的形式表现程序。SQL 抽象与 Table API 交互密切，同时 SQL 查询可以直接在 Table API 定义的表上执行。

Flink 程序与数据流结构

一个完整的 Flink 应用程序结构就是如上两图所示：

1、Source：数据输入，Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：基于本地集合的 source、基于文件的 source、基于网络套接字的 source、自定义的 source。自定义的 source 常见的有 Apache kafka、Amazon Kinesis Streams、RabbitMQ、Twitter Streaming API、Apache NiFi 等，当然你也可以定义自己的 source。

2、Transformation：数据转换的各种操作，有 Map / FlatMap / Filter / KeyBy / Reduce / Fold / Aggregations / Window / WindowAll / Union / Window join / Split / Select / Project 等，操作很多，可以将数据转换计算成你想要的数据。

3、Sink：数据输出，Flink 将转换计算后的数据发送的地点，你可能需要存储下来，Flink 常见的 Sink 大概有如下几类：写入文件、打印出来、写入 socket 、自定义的 sink 。自定义的 sink 常见的有 Apache kafka、RabbitMQ、MySQL、ElasticSearch、Apache Cassandra、Hadoop FileSystem 等，同理你也可以定义自己的 sink。

Flink 支持多种扩展库

Flink 拥有丰富的库来进行机器学习，图形处理，关系数据处理等。由于其架构，很容易执行复杂的事件处理和警报。

Flink 提供多种 Time 语义

Flink 支持多种 Time，比如 Event time、Ingestion Time、Processing Time，后面的文章 Flink 中 Processing Time、Event Time、Ingestion Time 对比及其使用场景分析中会很详细的讲解 Flink 中 Time 的概念。

Flink 提供灵活的窗口机制

Flink 支持多种 Window，比如 Time Window、Count Window、Session Window，还支持自定义 Window。后面的文章如何使用 Flink Window 及 Window 基本概念与实现原理中会很详细的讲解 Flink 中 Window 的概念。

Flink 并行的执行任务

Flink 的程序内在是并行和分布式的，数据流可以被分区成 stream partitions，operators 被划分为 operator subtasks; 这些 subtasks 在不同的机器或容器中分不同的线程独立运行；
operator subtasks 的数量在具体的 operator 就是并行计算数，程序不同的 operator 阶段可能有不同的并行数；如下图所示，source operator 的并行数为 2，但最后的 sink operator 为 1：

Flink 支持状态存储

Flink 是一款有状态的流处理框架，它提供了丰富的状态访问接口，按照数据的划分方式，可以分为 Keyed State 和 Operator State，在 Keyed State 中又提供了多种数据结构：

ValueState
MapState
ListState
ReducingState
AggregatingState

另外状态存储也支持多种方式：

MemoryStateBackend：存储在内存中
FsStateBackend：存储在文件中
RocksDBStateBackend：存储在 RocksDB 中

Flink 支持容错机制

Flink 中支持使用 Checkpoint 来提高程序的可靠性，开启了 Checkpoint 之后，Flink 会按照一定的时间间隔对程序的运行状态进行备份，当发生故障时，Flink 会将所有任务的状态恢复至最后一次发生 Checkpoint 中的状态，并从那里开始重新开始执行。

另外 Flink 还支持根据 Savepoint 从已停止作业的运行状态进行恢复，这种方式需要通过命令进行触发。

Flink 实现了自己的内存管理机制

Flink 在 JVM 中提供了自己的内存管理，使其独立于 Java 的默认垃圾收集器。它通过使用散列，索引，缓存和排序有效地进行内存管理。我们在后面的文章深入探索 Flink 内存管理机制会深入讲解 Flink 里面的内存管理机制。

总结

本篇文章对 Flink 做了一个详细的介绍，将 Flink 的特点一一做了描述，后面文章中我们也会进一步地对这里面的特点进行原理解析。本文的地址是 http://www.54tianzhisheng.cn/2019/08/19/flink/ ，未经允许禁止任何形式的转载，违者必究。

最后

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5、Flink 从0到1学习 —— 如何自定义 Data Source ？

6、Flink 从0到1学习 —— Data Sink 介绍

7、Flink 从0到1学习 —— 如何自定义 Data Sink ？

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源码解析

1、Flink 源码解析 —— 源码编译运行

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13、Flink 源码解析 —— JobManager 处理 SubmitJob 的过程

14、Flink 源码解析 —— TaskManager 处理 SubmitJob 的过程

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