Flink項目是大數據計算領域冉冉升起的一顆新星。大數據計算引擎的發展經歷了幾個過程，從第1代的MapReduce，到第2代基於有向無環圖的Tez，第3代基於內存計算的Spark，再到第4代的Flink。因為Flink可以基於Hadoop進行開發和使用，所以Flink並不會取代Hadoop，而是和Hadoop緊密結合。Flink主要包括DataStream API、DataSet API、Table API、SQL、Graph API和FlinkML等。現在Flink也有自己的生態圈，涉及離線數據處理、實時數據處理、SQL操作、圖計算和機器學習庫等。

Flink入門與實戰

很多人是在2015年才聽到Flink這個詞的，其實早在2008年，Flink的前身就已經是柏林理工大學的一個研究性項目，在2014年這個項目被Apache孵化器所接受後，Flink迅速成為ASF（Apache Software Foundation）的頂級項目之一。截至目前，Flink的版本經過了多次更新，本書基於1.6版本寫作。

Flink是一個開源的流處理框架，它具有以下特點。

• 分佈式：Flink程序可以運行在多臺機器上。
• 高性能：處理性能比較高。
• 高可用：由於Flink程序本身是穩定的，因此它支持高可用性（High Availability，HA）。
• 準確：Flink可以保證數據處理的準確性。

Flink主要由Java代碼實現，它同時支持實時流處理和批處理。對於Flink而言，作為一個流處理框架，批數據只是流數據的一個極限特例而已。此外，Flink還支持迭代計算、內存管理和程序優化，這是它的原生特性。

由圖1.1可知，Flink的功能特性如下。

• 流式優先：Flink可以連續處理流式數據。
• 容錯：Flink提供有狀態的計算，可以記錄數據的處理狀態，當數據處理失敗的時候，能夠無縫地從失敗中恢復，並保持Exactly-once。
• 可伸縮：Flink中的一個集群支持上千個節點。
• 性能：Flink支持高吞吐、低延遲。

圖1.1　Flink的功能特性

在這裡解釋一下，高吞吐表示單位時間內可以處理的數據量很大，低延遲表示數據產生以後可以在很短的時間內對其進行處理，也就是Flink可以支持快速地處理海量數據。

Flink架構分析

Flink架構可以分為4層，包括Deploy層、Core層、API層和Library層，如圖1.2所示。

• Deploy層：該層主要涉及Flink的部署模式，Flink支持多種部署模式——本地、集群（Standalone/YARN）和雲服務器（GCE/EC2）。
• Core層：該層提供了支持Flink計算的全部核心實現，為API層提供基礎服務。
• API層：該層主要實現了面向無界Stream的流處理和麵向Batch的批處理API，其中流處理對應DataStream API，批處理對應DataSet API。
• Library層：該層也被稱為Flink應用框架層，根據API層的劃分，在API層之上構建的滿足特定應用的實現計算框架，也分別對應於面向流處理和麵向批處理兩類。面向流處理支持CEP（複雜事件處理）、基於SQL-like的操作（基於Table的關係操作）；面向批處理支持FlinkML（機器學習庫）、Gelly（圖處理）、Table 操作。

從圖1.2可知， Flink對底層的一些操作進行了封裝，為用戶提供了DataStream API和DataSet API。使用這些API可以很方便地完成一些流數據處理任務和批數據處理 任務。

圖1.2　Flink架構

Flink基本組件

讀者應該對Hadoop和Storm程序有所瞭解，在Hadoop中實現一個MapReduce需要兩個階段——Map和Reduce，而在Storm中實現一個Topology則需要Spout和Bolt組件。因此，如果我們想實現一個Flink任務的話，也需要有類似的邏輯。Flink中提供了3個組件，包括DataSource、Transformation和DataSink。

• DataSource：表示數據源組件，主要用來接收數據，目前官網提供了readTextFile、socketTextStream、fromCollection以及一些第三方的Source。
• Transformation：表示算子，主要用來對數據進行處理，比如Map、FlatMap、Filter、Reduce、Aggregation等。
• DataSink：表示輸出組件，主要用來把計算的結果輸出到其他存儲介質中，比如writeAsText以及Kafka、Redis、Elasticsearch等第三方Sink組件。

因此，想要組裝一個Flink Job，至少需要這3個組件。Flink Job=DataSource+Transformation+DataSink

Flink流處理（Streaming）與批處理（Batch）

在大數據處理領域，批處理與流處理一般被認為是兩種截然不同的任務，一個大數據框架一般會被設計為只能處理其中一種任務。比如，Storm只支持流處理任務，而MapReduce、Spark只支持批處理任務。Spark Streaming是Apache Spark之上支持流處理任務的子系統，這看似是一個特例，其實不然——Spark Streaming採用了一種Micro-Batch架構，即把輸入的數據流切分成細粒度的Batch，併為每一個Batch數據提交一個批處理的Spark任務，所以Spark Streaming本質上還是基於Spark批處理系統對流式數據進行處理，和Storm等完全流式的數據處理方式完全不同。通過靈活的執行引擎，Flink能夠同時支持批處理任務與流處理任務。在執行引擎層級，流處理系統與批處理系統最大的不同在於節點間的數據傳輸方式。如圖1.3所示，對於一個流處理系統，其節點間數據傳輸的標準模型是，在處理完成一條數據後，將其序列化到緩存中，並立刻通過網絡傳輸到下一個節點，由下一個節點繼續處理。而對於一個批處理系統，其節點間數據傳輸的標準模型是，在處理完成一條數據後，將其序列化到緩存中，當緩存寫滿時，就持久化到本地硬盤上；在所有數據都被處理完成後，才開始將其通過網絡傳輸到下一個節點。

圖1.3　Flink的3種數據傳輸模型

這兩種數據傳輸模式是兩個極端，對應的是流處理系統對低延遲和批處理系統對高吞吐的要求。Flink的執行引擎採用了一種十分靈活的方式，同時支持了這兩種數據傳輸模型。Flink以固定的緩存塊為單位進行網絡數據傳輸，用戶可以通過設置緩存塊超時值指定緩存塊的傳輸時機。如果緩存塊的超時值為0，則Flink的數據傳輸方式類似於前面所提到的流處理系統的標準模型，此時系統可以獲得最低的處理延遲；如果緩存塊的超時值為無限大，則Flink的數據傳輸方式類似於前面所提到的批處理系統的標準模型，此時系統可以獲得最高的吞吐量。緩存塊的超時值也可以設置為0到無限大之間的任意值，緩存塊的超時閾值越小，Flink流處理執行引擎的數據處理延遲就越低，但吞吐量也會降低，反之亦然。通過調整緩存塊的超時閾值，用戶可根據需求靈活地權衡系統延遲和吞吐量。

Flink典型應用場景分析

Flink主要應用於流式數據分析場景，目前涉及如下領域。

• 實時ETL：集成流計算現有的諸多數據通道和SQL靈活的加工能力，對流式數據進行實時清洗、歸併和結構化處理；同時，對離線數倉進行有效的補充和優化，併為數據實時傳輸提供可計算通道。
• 實時報表：實時化採集、加工流式數據存儲；實時監控和展現業務、客戶各類指標，讓數據化運營實時化。
• 監控預警：對系統和用戶行為進行實時檢測和分析，以便及時發現危險行為。
• 在線系統：實時計算各類數據指標，並利用實時結果及時調整在線系統的相關策略，在各類內容投放、無線智能推送領域有大量的應用。

Flink在如下類型的公司中有具體的應用。

• 優化電商網站的實時搜索結果：阿里巴巴的基礎設施團隊使用Flink實時更新產品細節和庫存信息（Blink）。
• 針對數據分析團隊提供實時流處理服務：通過Flink數據分析平臺提供實時數據分析服務，及時發現問題。
• 網絡/傳感器檢測和錯誤檢測：Bouygues電信公司是法國著名的電信供應商，使用Flink監控其有線和無線網絡，實現快速故障響應。
• 商業智能分析ETL：Zalando使用Flink轉換數據以便於將其加載到數據倉庫，簡化複雜的轉換操作，並確保分析終端用戶可以更快地訪問數據（實時ETL）。

流式計算框架對比

Storm是比較早的流式計算框架，後來又出現了Spark Streaming和Trident，現在又出現了Flink這種優秀的實時計算框架，那麼這幾種計算框架到底有什麼區別呢？下面我們來詳細分析一下，如表1.1所示。

表1　流式計算框架對比

| 產品 | 模型 | API | 保證次數 | 容錯機制 | 狀態管理 | 延時 | 吞吐量 |

| Storm | Native（數據進入立即處理） | 組合式（基礎API） | At-least-once （至少一次） | Record ACK（ACK機制） | 無 | 低 | 低 |

| Trident | Micro-Batching（劃分為小批 處理） | 組合式 | Exactly-once （僅一次） | Record ACK | 基於操作（每次操作有一個狀態） | 中等 | 中等 |

| Spark Streaming | Micro-Batching | 聲明式（提供封裝後的高階函數，如count函數） | Exactly-once | RDD CheckPoint（基於RDD做CheckPoint） | 基於DStream | 中等 | 高 |

| Flink | Native | 聲明式 | Exactly-once | CheckPoint（Flink的一種快照） | 基於操作 | 低 | 高 |

在這裡對這幾種框架進行對比。

• 模型：Storm和Flink是真正的一條一條處理數據；而Trident（Storm的封裝框架）和Spark Streaming其實都是小批處理，一次處理一批數據（小批量）。
• API：Storm和Trident都使用基礎API進行開發，比如實現一個簡單的sum求和操作；而Spark Streaming和Flink中都提供封裝後的高階函數，可以直接拿來使用，這樣就比較方便了。
• 保證次數：在數據處理方面，Storm可以實現至少處理一次，但不能保證僅處理一次，這樣就會導致數據重複處理問題，所以針對計數類的需求，可能會產生一些誤差；Trident通過事務可以保證對數據實現僅一次的處理，Spark Streaming和Flink也是如此。
• 容錯機制：Storm和Trident可以通過ACK機制實現數據的容錯機制，而Spark Streaming和Flink可以通過CheckPoint機制實現容錯機制。
• 狀態管理：Storm中沒有實現狀態管理，Spark Streaming實現了基於DStream的狀態管理，而Trident和Flink實現了基於操作的狀態管理。
• 延時：表示數據處理的延時情況，因此Storm和Flink接收到一條數據就處理一條數據，其數據處理的延時性是很低的；而Trident和Spark Streaming都是小型批處理，它們數據處理的延時性相對會偏高。
• 吞吐量：Storm的吞吐量其實也不低，只是相對於其他幾個框架而言較低；Trident屬於中等；而Spark Streaming和Flink的吞吐量是比較高的。

官網中Flink和Storm的吞吐量對比如圖1.4所示。

圖1.4　Flink和Storm的吞吐量對比

工作中如何選擇實時計算框架

前面我們分析了3種實時計算框架，那麼公司在實際操作時到底選擇哪種技術框架呢？下面我們來分析一下。

• 需要關注流數據是否需要進行狀態管理，如果是，那麼只能在Trident、Spark Streaming和Flink中選擇一個。
• 需要考慮項目對At-least-once（至少一次）或者Exactly-once（僅一次）消息投遞模式是否有特殊要求，如果必須要保證僅一次，也不能選擇Storm。
• 對於小型獨立的項目，並且需要低延遲的場景，建議使用Storm，這樣比較簡單。
• 如果你的項目已經使用了Spark，並且秒級別的實時處理可以滿足需求的話，建議使用Spark Streaming
• 要求消息投遞語義為Exactly-once；數據量較大，要求高吞吐低延遲；需要進行狀態管理或窗口統計，這時建議使用Flink。

Flink入門與實戰

徐葳

• 這是一本Flink入門級圖書，力求詳細而完整地描述Flink基礎理論與實際操作；
• 採用Flink 1.6版本寫作，案例豐富實用，做到學以致用；
• 細節與案例兼顧，深入淺出展現Flink技術精髓。

本書旨在幫助讀者從零開始快速掌握Flink的基本原理與核心功能。本書首先介紹了Flink的基本原理和安裝部署，並對Flink中的一些核心API進行了詳細分析。然後配套對應的案例分析，分別使用Java代碼和Scala代碼實現案例。最後通過兩個項目演示了Flink在實際工作中的一些應用場景，幫助讀者快速掌握Flink開發。