Apache Flink 是大数据领域又一新兴框架。它与 Spark 的不同之处在于，它是使用流式处理来模拟批量处理的，因此能够提供亚秒级的、符合 Exactly-once 语义的实时处理能力。Flink 的使用场景之一是构建实时的数据通道，在不同的存储之间搬运和转换数据。本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序，并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。
希望可以提供一种思路。
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示例程序
让我们来编写一个从 Kafka 抽取数据到 HDFS 的程序。数据源是一组事件日志，其中包含了事件发生的时间，以时间戳的方式存储。我们需要将这些日志按事件时间分别存放到不同的目录中，即按日分桶。时间日志示例如下：
<code>{"timestamp":1545184226.432,"event":"page_view","uuid":"ac0e50bf-944c-4e2f-bbf5-a34b22718e0c"}
{"timestamp":1545184602.640,"event":"adv_click","uuid":"9b220808-2193-44d1-a0e9-09b9743dec55"}
{"timestamp":1545184608.969,"event":"thumbs_up","uuid":"b44c3137-4c91-4f36-96fb-80f56561c914"}/<code>产生的目录结构为：
<code>/user/flink/event_log/dt=20181219/part-0-1/user/flink/event_log/dt=20181220/part-1-9/<code>
创建项目
Flink 应用程序需要使用 Java 8 编写，我们可以使用 Maven 模板创建项目：
<code>mvn archetype:generate \\
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \\
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \\
-DarchetypeVersion=1.7.0/<code>
将生成好的代码导入到 IDE 中，可以看到名为 StreamingJob 的文件，我们由此开始编写程序。
Kafka 数据源
Flink 对 Kafka 数据源提供了 原生支持，我们需要选择正确的 Kafka 依赖版本，将其添加到 POM 文件中：
<code><dependency>
<groupid>org.apache.flink/<groupid>
<artifactid>flink-connector-kafka-0.10_${scala.binary.version}/<artifactid>
<version>${flink.version}/<version>
/<dependency>/<code>
测试过程中，我们需要一个能够运行的 Kafka 服务，读者可以参照 官方文档 搭建本地服务。在 Flink 中初始化 Kafka 数据源时，传入服务器名和主题名就可以了：
<code>Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
FlinkKafkaConsumer010<string> consumer = new FlinkKafkaConsumer010<>（"flink_test", new SimpleStringSchema(), props);
DataStream<string> stream = env.addSource(consumer);/<string>/<string>/<code>
Flink 会连接本地的 Kafka 服务，读取 flink_test 主题中的数据，转换成字符串后返回。除了 SimpleStringSchema，Flink 还提供了其他内置的反序列化方式，如 JSON、Avro 等，我们也可以编写自定义逻辑。
流式文件存储
StreamingFileSink 替代了先前的 BucketingSink，用来将上游数据存储到 HDFS 的不同目录中。它的核心逻辑是分桶，默认的分桶方式是 DateTimeBucketAssigner，即按照处理时间分桶。处理时间指的是消息到达 Flink 程序的时间，这点并不符合我们的需求。因此，我们需要自己编写代码将事件时间从消息体中解析出来，按规则生成分桶的名称：
<code>public class EventTimeBucketAssigner implements BucketAssigner<string> {
@Override public String getBucketId(String element, Context context) {
JsonNode node = mapper.readTree(element);
long date = (long) (node.path("timestamp").floatValue() * 1000);
String partitionValue = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(new Date(date));
return "dt=" + partitionValue;
}}/<string>/<code>上述代码会使用 Jackson 库对消息体进行解析，将时间戳转换成日期字符串，添加前缀后返回。如此一来， StreamingFileSink 就能知道应该将当前记录放置到哪个目录中了。完整代码可以参考 GitHub（链接）。
<code>StreamingFileSink<string> sink = StreamingFileSink.forRowFormat(new Path("/tmp/kafka-loader"), new SimpleStringEncoder<string>()) .withBucketAssigner(new EventTimeBucketAssigner()).build();stream.addSink(sink);/<string>/<string>/<code>forRowFormat 表示输出的文件是按行存储的，对应的有 forBulkFormat，可以将输出结果用 Parquet 等格式进行压缩存储。
关于 StreamingFileSink 还有一点要注意，它只支持 Hadoop 2.7 以上的版本，因为需要用到高版本文件系统提供的 truncate 方法来实现故障恢复，这点下文会详述。
开启检查点
代码编写到这里，其实已经可以通过 env.execute() 来运行了。但是，它只能保证 At-least-once 语义，即消息有可能会被重复处理。要做到 Exactly-once，我们还需要开启 Flink 的检查点功能：
<code>env.enableCheckpointing(60_000);env.setStateBackend((StateBackend) new FsStateBackend("/tmp/flink/checkpoints"));env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints( ExternalizedCheckpointCleanup.DELETE_ON_CANCELLATION);/<code>检查点（Checkpoint）是 Flink 的故障恢复机制，同样会在下文详述。代码中，我们将状态存储方式由 MemoryStateBackend 修改为了 FsStateBackend，即使用外部文件系统，如 HDFS，来保存应用程序的中间状态，这样当 Flink JobManager 宕机时，也可以恢复过来。Flink 还支持 RocksDBStateBackend，用来存放较大的中间状态，并能支持增量的状态更新。
提交与管理脚本
Flink 程序可以直接在 IDE 中调试。我们也可以搭建一个本地的 Flink 集群，并通过 Flink CLI 命令行工具来提交脚本：
<code>bin/flink run -c com.shzhangji.flinksandbox.kafka.KafkaLoader target/flink-sandbox-0.1.0.jar/<code>
脚本的运行状态可以在 Flink 仪表盘中查看：
使用暂存点来停止和恢复脚本
当需要暂停脚本、或对程序逻辑进行修改时，我们需要用到 Flink 的暂存点机制（Savepoint）。暂存点和检查点类似，同样保存的是 Flink 各个算子的状态数据（Operator State）。不同的是，暂存点主要用于人为的脚本更替，而检查点则主要由 Flink 控制，用来实现故障恢复。 flink cancel-s 命令可以在停止脚本的同时创建一个暂存点：
<code>$ bin/flink cancel -s /tmp/flink/savepoints 1253cc85e5c702dbe963dd7d8d279038Cancelled job 1253cc85e5c702dbe963dd7d8d279038. Savepoint stored in file:/tmp/flink/savepoints/savepoint-1253cc-0df030f4f2ee./<code>
具体到我们的 ETL 示例程序，暂存点中保存了当前 Kafka 队列的消费位置、正在写入的文件名等。当需要从暂存点恢复执行时，可以使用 flink run-s 传入目录位置。Flink 会从指定偏移量读取消息队列，并处理好中间结果文件，确保没有缺失或重复的数据。
<code>flink run -s /tmp/flink/savepoints/savepoint-1253cc-0df030f4f2ee -c com.shzhangji.flinksandbox.kafka.KafkaLoader target/flink-sandbox-0.1.0.jar/<code>
在 YARN 上运行
要将脚本提交到 YARN 集群上运行，同样是使用 flink run 命令。首先将代码中指定文件目录的部分添加上 HDFS 前缀，如 hdfs://localhost:9000/，重新打包后执行下列命令：
<code>$ export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/conf$ bin/flink run -m yarn-cluster -c com.shzhangji.flinksandbox.kafka.KafkaLoader target/flink-sandbox-0.1.0.jarSubmitted application application_1545534487726_0001/<code>
Flink 仪表盘会在 YARN Application Master 中运行，我们可以通过 ResourceManager 界面进入。返回的应用 ID 可以用来管理脚本，添加 -yid 参数即可：
<code>bin/flink cancel -s hdfs://localhost:9000/tmp/flink/savepoints -yid application_1545534487726_0001 84de00a5e193f26c937f72a9dc97f386/<code>
Flink 如何保证 Exactly-once 语义
Flink 实时处理程序可以分为三个部分，数据源、处理流程、以及输出。不同的数据源和输出提供了不同的语义保证，Flink 统称为 连接器。处理流程则能提供 Exactly-once 或 At-least-once 语义，需要看检查点是否开启。
实时处理与检查点
Flink 的检查点机制是基于 Chandy-Lamport 算法的：Flink 会定时在数据流中安插轻量的标记信息（Barrier），将消息流切割成一组组记录；当某个算子处理完一组记录后，就将当前状态保存为一个检查点，提交给 JobManager，该组的标记信息也会传递给下游；当末端的算子（通常是 Sink）处理完这组记录并提交检查点后，这个检查点将被标记为“已完成”；当脚本出现问题时，就会从最后一个“已完成”的检查点开始重放记录。
如果算子有多个上游，Flink 会使用一种称为“消息对齐”的机制：如果某个上游出现延迟，当前算子会停止从其它上游消费消息，直到延迟的上游赶上进度，这样就保证了算子中的状态不会包含下一批次的记录。显然，这种方式会引入额外的延迟，因此除了这种 EXACTLY_ONCE 模式，我们也可将检查点配置为 AT_LEAST_ONCE，以获得更高的吞吐量。具体方式请参考 官方文档。
可重放的数据源
当出错的脚本需要从上一个检查点恢复时，Flink 必须对数据进行重放，这就要求数据源支持这一功能。Kafka 是目前使用得较多的消息队列，且支持从特定位点进行消费。具体来说， FlinkKafkaConsumer 类实现了 CheckpointedFunction 接口，会在检查点中存放主题名、分区名、以及偏移量：
<code>abstract class FlinkKafkaConsumerBase implements CheckpointedFunction { public void initializeState(FunctionInitializationContext context) { OperatorStateStore stateStore = context.getOperatorStateStore(); this.unionOffsetStates = stateStore.getUnionListState(new ListStateDescriptor<>( OFFSETS_STATE_NAME, TypeInformation.of(new TypeHint<tuple2>>() {}))); if (context.isRestored()) { for (Tuple2<kafkatopicpartition> kafkaOffset : unionOffsetStates.get()) { restoredState.put(kafkaOffset.f0, kafkaOffset.f1); } } } public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) { unionOffsetStates.clear(); for (Map.Entry<kafkatopicpartition> kafkaTopicPartitionLongEntry : currentOffsets.entrySet()) { unionOffsetStates.add(Tuple2.of(kafkaTopicPartitionLongEntry.getKey(), kafkaTopicPartitionLongEntry.getValue())); } }}/<kafkatopicpartition>/<kafkatopicpartition>/<tuple2>/<code>当数据源算子从检查点或暂存点恢复时，我们可以在 TaskManager 的日志中看到以下信息，表明当前消费的偏移量是从算子状态中恢复出来的：
<code>2018-12-23 10:56:47,380 INFO FlinkKafkaConsumerBase Consumer subtask 0 will start reading 2 partitions with offsets in restored state: {KafkaTopicPartition{topic='flink_test', partition=1}=725, KafkaTopicPartition{topic='flink_test', partition=0}=721}/<code>恢复写入中的文件
程序运行过程中， StreamingFileSink 首先会将结果写入中间文件，以 . 开头、 in-progress 结尾。这些中间文件会在符合一定条件后更名为正式文件，取决于用户配置的 RollingPolicy，默认策略是基于时间（60 秒）和基于大小（128 MB）。当脚本出错或重启时，中间文件会被直接关闭；在恢复时，由于检查点中保存了中间文件名和成功写入的长度，程序会重新打开这些文件，切割到指定长度（Truncate），然后继续写入。这样一来，文件中就不会包含检查点之后的记录了，从而实现 Exactly-once。
以 Hadoop 文件系统举例，恢复的过程是在 HadoopRecoverableFsDataOutputStream 类的构造函数中进行的。它会接收一个 HadoopFsRecoverable 类型的结构，里面包含了中间文件的路径和长度。这个对象是 BucketState 的成员，会被保存在检查点中。
<code>HadoopRecoverableFsDataOutputStream(FileSystem fs, HadoopFsRecoverable recoverable) {
this.tempFile = checkNotNull(recoverable.tempFile());
truncate(fs, tempFile, recoverable.offset());
out = fs.append(tempFile);}/<code>结论
Apache Flink 构建在实时处理之上，从设计之初就充分考虑了中间状态的保存，而且能够很好地与现有 Hadoop 生态环境结合，因而在大数据领域非常有竞争力。它还在高速发展之中，近期也引入了 Table API、流式 SQL、机器学习等功能，像阿里巴巴这样的公司也在大量使用和贡献代码。Flink 的应用场景众多，有很大的发展潜力，值得一试。
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