初识Flink，你应该知道这些！

一、初识Flink

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官网：https://flink.apache.org/

Apache Flink是一款分布式、高性能、高可用、高精确的为数据流应用而生的开源流式处理框架。在 2014 被 Apache 孵化器所接受，然后迅速地成为了 ASF（Apache Software Foundation）的顶级项目之一。
Flink核心是用Java和Scala编写的一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。
可对无限数据流（实时流）和有限数据流（批处理）和进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。
Flink原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。

二、Flink基本架构介绍

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具体组件：

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上图大致可以分为三块内容：左边为数据输入、右边为数据输出、中间为Flink数据处理。

Flink支持消息队列的Events（支持实时的事件）的输入，上游源源不断产生数据放入消息队列，Flink不断消费、处理消息队列中的数据，处理完成之后数据写入下游系统，这个过程是不断持续的进行。

数据源：

1.Transactions：即交易数据。比如各种电商平台用户下单，这个数据源源不断写入消息队列

2.Logs：比如web应用运行过程中产生的错误日志信息，源源不断发送到消息队列中，后续Flink处理为运维部门提供监控依据。

3.IOT：即物联网，英文全称为Internet of things。物联网的终端设备，比如华为手环、小米手环，源源不断的产生数据写入消息队列，后续Flink处理提供健康报告

4.Clicks：即点击流，比如打开淘宝网站，淘宝网站页面上埋有很多数据采集点或者探针，当用户点击淘宝页面的时候，它会采集用户点击行为的详细信息，这些用户的点击行为产生的数据流我们称为点击流。

数据输入系统：

Flink既支持实时（Real-time）流处理，又支持批处理。实时流消息系统，比如Kafka。批处理系统有很多，DataBase（比如传统MySQL、Oracle数据库），KV-Store（比如HBase、MongoDB数据库），File System（比如本地文件系统、分布式文件系统HDFS）。

Flink数据处理：

Flink在数据处理过程中，资源管理调度可以使用K8s（Kubernetes 简称K8s，是Google开源的一个容器编排引擎）、YARN、Mesos，中间数据存储可以使用HDFS、S3、NFS等

数据输出：

Flink可以将处理后的数据输出下游的应用（Application），也可以将处理过后的数据写入消息队列（比如Kafka），还可以将处理后的输入写入Database、File System和KV-Store。

三、Flink核心组件栈

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从上图可以看出Flink的底层是Deploy，Flink可以Local模式运行，启动单个 JVM。Flink也可以Standalone 集群模式运行，同时也支持Flink ON YARN，Flink应用直接提交到YARN上面运行。另外Flink还可以运行在GCE（谷歌云服务）和EC2（亚马逊云服务）。

Deploy的上层是Flink的核心（Core）部分Runtime。在Runtime之上提供了两套核心的API，DataStream API（流处理）和DataSet API（批处理）。在核心API之上又扩展了一些高阶的库和API，比如CEP流处理，Table API和SQL，Flink ML机器学习库，Gelly图计算。SQL既可以跑在DataStream API，又可以跑在DataSet API。

四、Flink的前世今生

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Flink在发展过程的关键时刻：

诞生于2009年，原来叫StratoSphere，是柏林工业大学的一个研究性项目，早期专注于批计算。
2014年孵化出Flink项目并捐给了Apache。
2015年开始引起大家注意，出现在大数据舞台。
2016年在阿里得到大规模应用。

五、为什么是Flink?

大数据生态圈很庞大，优秀的框架和组件，为何Flink如此受宠？

1. 从技术角度来说，目前大数据计算引擎中，能够同时支持流处理和批处理的计算引擎，只有Spark和Flink（Storm只支持流处理）。其中Spark的技术理念是基于微批处理来模拟流的计算。而Flink则完全相反，它采用的是基于流计算来模拟批计算。从技术发展方向看，用批来模拟流有一定的技术局限性，并且这个局限性可能很难突破。而Flink基于流来模拟批，在技术上有更好的扩展性。

2.从语言方面来说，提供友好且优雅流畅的java和scala api和支持，java用户众多也是一个重要原因。

3. 大公司的风向标作用，阿里全面转向Flink无疑是一个催化剂。目前，阿里巴巴所有的业务，包括阿里巴巴所有子公司都采用了基于Flink搭建的实时计算平台。

阿里巴巴计算平台事业部资深技术专家莫问在云栖大会的演讲内容 ——阿里巴巴为什么选择Apache Flink？这个框架的性能表现确实很优秀， Flink最初上线阿里巴巴只有数百台服务器，目前规模已达上万台，此等规模在全球范围内也是屈指可数；基于Flink，阿里内部积累起来的状态数据已经是PB级别规模；如今每天在阿里Flink的计算平台上，处理的数据已经超过万亿条；在峰值期间可以承担每秒超过4.72亿次的访问，最典型的应用场景是阿里巴巴双11大屏。

其实不光阿里，国内很多一线的公司都投入很多人力和财力在Flink实时计算上。

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六、流式计算的代表：Flink、Spark Streaming、Storm对比

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对比分析与建议：

如果对延迟要求不高的情况下，建议使用Spark Streaming，丰富的高级，使用简单，天然对接Spark生态栈中的其他组件，吞吐量大，部署简单，UI界面也做的更加智能，社区活跃度较高，有问题响应速度也是比较快的，比较适合做流式的ETL，而且Spark的发展势头也是有目共睹的，相信未来性能和功能将会更加完善。

如果对延迟性要求比较高的话，建议可以尝试下Flink，Flink是目前发展比较火的一个流系统，采用原生的流处理系统，保证了低延迟性，在和容错上也是做的比较完善，使用起来相对来说也是比较简单的，部署容易，而且发展势头也越来越好，相信后面社区问题的响应速度应该也是比较快的。

七、案例演示（java&scala）

1、maven依赖导入



org.apache.flink
flink-java
1.8.0


org.apache.flink
flink-streaming-java_2.11
1.8.0



org.apache.flink
flink-scala_2.11
1.8.0


org.apache.flink
flink-streaming-scala_2.11
1.8.0


org.scala-lang
scala-library
2.11.7


java代码：
package com.fwmagic.flink;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
/**
* 使用flink对指定窗口内的数据进行实时统计，最终把结果打印出来
* 先在机器上执行nc -lk 9000
*/
public class StreamingWindowWordCountJava {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//定义socket的端口号，默认9999
final int port;
try {
final ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
port = parameterTool.getInt("port", 9999);
} catch (Exception e) {
System.err.println("No port specified. Please run 'SocketWindowWordCount --port '");
return;
}
//获取运行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//连接socket获取输入的数据
DataStreamSource text = env.socketTextStream("localhost", port, "\n");
//计算数据
//拍平操作，把每行的单词转为类型的数据
DataStream windowCount = text.flatMap(new FlatMapFunction() {
public void flatMap(String value, Collector out) {
String[] splits = value.split("\\s");
for (String word : splits) {
out.collect(new WordWithCount(word, 1L));
}
}
//针对相同的word数据进行分组
}).keyBy("word")
//指定计算数据的窗口大小和滑动窗口大小，每1秒计算一次最近5秒的结果
.timeWindow(Time.seconds(5),Time.seconds(1))
.sum("count");
windowCount.print().setParallelism(1);
//把数据打印到控制台,使用一个并行度
// windowCount.print().setParallelism(1);
//注意：因为flink是懒加载的，所以必须调用execute方法，上面的代码才会执行
env.execute("streaming word count");
}
/**
* 存储单词以及单词出现的次数
*/
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() {
String date = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date());
return date + ":{" +
"word='" + word + '\'' +
", count=" + count +
'}';
}
}
}
scala代码：
package com.fwmagic.flink
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object StreamingWWC {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val parameterTool: ParameterTool = ParameterTool.fromArgs(args)
val port: Int = parameterTool.getInt("port",9999)
val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val text: DataStream[String] = env.socketTextStream("localhost",port)
val wc: DataStream[WordCount] = text.flatMap(t => t.split(","))
.map(w => WordCount(w, 1))
.keyBy("word")
.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))
.reduce((a,b) => WordCount(a.word,a.count+b.count))
//.sum("count")
wc.print().setParallelism(1)
env.execute("word count streaming !")
}
}
case class WordCount(word:String,count:Long)