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。
1.1 Flink原理分析
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。
1.2 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
1.3 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
1.4 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。
1.5 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）。
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