Apache Flink是什么？

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因为 Flink 可以基于 Hadoop 进行开发和使用，所以 Flink 并不会取代 Hadoop，而是和 Hadoop 紧密结合。

Flink 主要包括 DataStream API、DataSet API、Table API、SQL、Graph API 和 FlinkML 等。现在 Flink 也有自己的生态圈，涉及离线数据处理、实时数据处理、SQL 操作、图计算和机器学习库等。

Flink 是什么？

很多人是在 2015 年才听到 Flink 这个词的，其实早在 2008 年，Flink 的前身就已经是柏林理工大学的一个研究性项目，在 2014 年这个项目被 Apache 孵化器所接受后，Flink 迅速成为 ASF（Apache Software Foundation）的顶级项目之一。截至目前，Flink 的版本经过了多次更新。

Flink 是一个开源的流处理框架，它具有以下特点：

• 分布式：Flink 程序可以运行在多台机器上。
• 高性能：处理性能比较高。
• 高可用：由于 Flink 程序本身是稳定的，因此它支持高可用性（High Availability，HA）。
• 准确：Flink 可以保证数据处理的准确性。

Flink 主要由 Java 代码实现，它同时支持实时流处理和批处理。对于 Flink 而言，作为一个流处理框架，批数据只是流数据的一个极限特例而已。

此外，Flink 还支持迭代计算、内存管理和程序优化，这是它的原生特性。

由图1可知，Flink 的功能特性如下：

• 流式优先：Flink 可以连续处理流式数据。
• 容错：Flink 提供有状态的计算，可以记录数据的处理状态，当数据处理失败的时候，能够无缝地从失败中恢复，并保持 Exactly-once。
• 可伸缩：Flink 中的一个集群支持上千个节点。
• 性能：Flink 支持高吞吐、低延迟。

图1：Flink的功能特性

在这里解释一下，高吞吐表示单位时间内可以处理的数据量很大，低延迟表示数据产生以后可以在很短的时间内对其进行处理，也就是 Flink 可以支持快速地处理海量数据。

Flink流处理（Streaming）与批处理（Batch）

在大数据处理领域，批处理与流处理一般被认为是两种截然不同的任务，一个大数据框架一般会被设计为只能处理其中一种任务。比如，Storm 只支持流处理任务，而 MapReduce、Spark 只支持批处理任务。

Spark Streaming 是 Apache Spark 之上支持流处理任务的子系统，这看似是一个特例，其实不然——Spark Streaming 采用了一种 Micro-Batch 架构，即把输入的数据流切分成细粒度的 Batch，并为每一个 Batch 数据提交一个批处理的 Spark 任务，所以 Spark Streaming 本质上还是基于 Spark 批处理系统对流式数据进行处理，和 Storm 等完全流式的数据处理方式完全不同。

通过灵活的执行引擎，Flink 能够同时支持批处理任务与流处理任务。在执行引擎层级，流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点间的数据传输方式。

如图2所示，对于一个流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是，在处理完成一条数据后，将其序列化到缓存中，并立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。

而对于一个批处理系统，其节点间数据传输的标准模型是，在处理完成一条数据后，将其序列化到缓存中，当缓存写满时，就持久化到本地硬盘上；在所有数据都被处理完成后，才开始将其通过网络传输到下一个节点。

图2：Flink的3种数据传输模型

这两种数据传输模式是两个极端，对应的是流处理系统对低延迟和批处理系统对高吞吐的要求。Flink 的执行引擎采用了一种十分灵活的方式，同时支持了这两种数据传输模型。

Flink 以固定的缓存块为单位进行网络数据传输，用户可以通过设置缓存块超时值指定缓存块的传输时机。

• 如果缓存块的超时值为 0，则 Flink 的数据传输方式类似于前面所提到的流处理系统的标准模型，此时系统可以获得最低的处理延迟；
• 如果缓存块的超时值为无限大，则 Flink 的数据传输方式类似于前面所提到的批处理系统的标准模型，此时系统可以获得最高的吞吐量。

缓存块的超时值也可以设置为 0 到无限大之间的任意值，缓存块的超时阈值越小，Flink 流处理执行引擎的数据处理延迟就越低，但吞吐量也会降低，反之亦然。通过调整缓存块的超时阈值，用户可根据需求灵活地权衡系统延迟和吞吐量。

Flink典型应用场景

Flink 主要应用于流式数据分析场景，目前涉及如下领域：

Flink在如下类型的公司中有具体的应用：

• 优化电商网站的实时搜索结果：阿里巴巴的基础设施团队使用 Flink 实时更新产品细节和库存信息（Blink）。
• 针对数据分析团队提供实时流处理服务：通过 Flink 数据分析平台提供实时数据分析服务，及时发现问题。
• 网络/传感器检测和错误检测：Bouygues 电信公司是法国著名的电信供应商，使用 Flink 监控其有线和无线网络，实现快速故障响应。
• 商业智能分析 ETL：Zalando 使用 Flink 转换数据以便于将其加载到数据仓库，简化复杂的转换操作，并确保分析终端用户可以更快地访问数据（实时ETL）。

Flink 架构分析

Flink 架构可以分为4层，包括 Deploy 层、Core 层、API 层和 Library 层，如图3所示。

图3：Flink 架构

从图3可知， Flink 对底层的一些操作进行了封装，为用户提供了 DataStream API 和 DataSet API。使用这些 API 可以很方便地完成一些流数据处理任务和批数据处理任务。

Flink 基本组件

读者应该对 Hadoop 和 Storm 程序有所了解，在 Hadoop 中实现一个 MapReduce 需要两个阶段——Map 和 Reduce，而在 Storm 中实现一个 Topology 则需要 Spout 和 Bolt 组件。因此，如果我们想实现一个 Flink 任务的话，也需要有类似的逻辑。

Flink 中提供了3个组件，包括 DataSource、Transformation 和 DataSink。

• DataSource：表示数据源组件，主要用来接收数据，目前官网提供了 readTextFile、socketTextStream、fromCollection 以及一些第三方的 Source。
• Transformation：表示算子，主要用来对数据进行处理，比如 Map、FlatMap、Filter、Reduce、Aggregation 等。
• DataSink：表示输出组件，主要用来把计算的结果输出到其他存储介质中，比如 writeAsText 以及 Kafka、Redis、Elasticsearch 等第三方 Sink 组件。

因此，想要组装一个 Flink Job，至少需要这3个组件：

Flink Job = DataSource + Transformation + DataSink