Flink入门介绍
《 Flink 入门介绍》
一、前言
在当今大数据领域，流式计算扮演着至关重要的角色。它与传统的批量计算有着明显的区别，并在众多场景中展现出独特的优势。
（一）数据的时效性
在日常工作中，数据处理方式多样。若处理年、月级别的数据进行统计分析或个性化推荐，数据时效性稍缓尚可。然而，对于天、小时甚至更小粒度的数据处理，如网站实时监控（双 11 大屏显示、12306）、异常日志监控（语雀）等场景，传统的先收集数据存储于表，再取出分析的方式已无法满足高时效性需求。这些场景要求工作人员能立即响应，因此对数据时效性要求极高。
（二）流式计算和批量计算
传统的批量计算流程为统一收集数据，存储到数据库（DB），然后对数据进行批量处理。而流式计算则是对持续流动的数据流进行实时处理，计算完后数据通常被丢弃。批量计算维护一张表并实施各种计算逻辑，而流式计算需先定义好计算逻辑并提交到流式计算系统，且在整个运行期间不可更改。在计算结果方面，批量计算对全部数据计算后传输结果，流式计算则是每次小批量计算后结果即可实时展现。
从技术框架来看，Batch Analytics 如 Map Reduce、Hive、Spark Batch 等主要用于传统的离线作业分析、处理与报表生成；Streaming Analytics 则借助 Storm、Flink 等流式分析引擎进行实时数据处理，常用于实时大屏、实时报表等场景（Spark Struct Streaming 为准实时）。
（三）流式计算流程和特性
- 流程：
- 提交流计算作业。
- 等待流式数据触发流计算作业。
- 计算结果持续不断对外写出。
- 特性：
- 实时，低延迟：能快速响应数据变化，及时给出处理结果。
- 无界：数据源源不断输入，无终止状态。
- 连续：计算持续进行，处理后的数据随即被丢弃，专注于实时处理新流入的数据。
（四）实时即未来
身处信息革命浪潮之中，5G、物联网、智慧城市、工业 4.0、新基建等新事物不断涌现。大数据领域的数据产生速度更快、数据量更大、来源更多样，数据价值挖掘愈发受重视。随着海量数据和多种业务实时处理需求的激增，传统批处理方式和早期流式处理框架在延迟性、吞吐量、容错能力和使用便捷性等方面难以满足业务要求。而 Flink 凭借其独特的天然流式计算特性和先进架构设计，有效改善了之前流式处理框架存在的问题，成为大数据处理领域的重要力量。
二、Flink 概述
（一）Flink 的引入
近年来大数据蓬勃发展，催生了多个热门开源社区。Hadoop、Storm、Spark 等各有其专注的应用场景。Spark 开启内存计算先河并推动其发展，一定程度上掩盖了其他分布式计算系统。Flink 便是在这样的环境中默默发展。在国外部分社区，大数据计算引擎被分为 4 代（虽存在争议）：
- 第 1 代——Hadoop MapReduce：将计算分为 Map 和 Reduce 两个阶段，上层应用需拆分算法并串联多个 Job 来完成完整算法。
- 第 2 代——DAG 框架（Tez） + MapReduce：为解决第一代弊端，支持 DAG 框架的第二代计算引擎诞生，如 Tez 和 Oozie，多应用于批处理任务。
- 第 3 代——Spark：以 Job 内部 DAG 支持（不跨越 Job）和强调实时计算为特点，也能较好运行批处理 Job。
- 第 4 代——Flink：着重对流计算的支持和更高的实时性，同时也支持 Batch 任务和 DAG 运算，在批处理、流处理、SQL 高层 API 支持等方面表现出色，流式计算性能和可靠性更高。
（二）Flink 发展史
- 起源与捐赠：Flink 起源于 Stratosphere 项目，该项目于 2010 - 2014 年由柏林等地大学联合研究，2014 年 4 月捐赠给 Apache 软件基金会。
- 成为顶级项目：2014 年 12 月成为 Apache 软件基金会顶级项目，其前身自 2008 年起已是柏林理工大学研究项目，原名 StratoSphere，后更名为 Flink，由 Java 语言编写。
- 重要版本发布：
- 2014 - 11 - 04，Flink 0.7.0 发布，引入重要的 Streaming API。
- 2016 - 03 - 08，Flink 1.0.0 支持 Scala。
- 商业收购：2019 - 01 - 08，阿里巴巴以 9000 万欧元收购 Flink 母公司 Data Artisans，推动 Flink 进一步发展。其 logo 为一只具有 Apache 风格的松鼠，在德语中“Flink”表示快速和灵巧。
（三）Flink 官方介绍
Flink 官方网站为 https://flink.apache.org/zh/，主页展示其理念为“Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架”。它是一款分布式计算引擎，既能用于流处理，也能用于批处理。
（四）编程语言
Flink 官方提供 Java、Scala、Python 语言接口开发应用程序，但其源码由 Java 编写。被阿里收购后，Java 更是未来主要编程语言，GitHub 上多数 Flink 项目也以 Java 编写，因此本课程以 Java 为主学习 Flink。
（五）FLink 外传
在典型大数据业务场景中，常采用批处理技术处理全量数据，流式计算处理实时增量数据。但用户批处理和流处理的计算引擎不同，需编写两套代码，带来额外负担和成本。阿里巴巴商品数据处理面临增量和全量业务流程问题，由此产生对统一大数据引擎技术的需求，这便是阿里选择 Flink 的背景与初衷。2015 年阿里开始使用 Flink 并持续贡献社区（内部基于 Flink 开发了 Blink），收购后 Flink 迎来新发展机遇。
（六）Flink 中的批和流
批处理具有有界、持久、大量的特点，适合需访问全部记录的计算工作，常用于离线统计。流处理具有无界、实时的特性，对通过系统传输的每个数据项操作，多用于实时统计。在 Flink 中，一切皆由流组成，有界数据集被视为无界数据流的特例，离线数据是有界限的流，实时数据是无界限的流，即有界流和无界流。无界流只有开始无结束，需连续处理且数据注入有顺序要求以保证处理结果完整；有界流有明确起止定义，可在数据全部注入后处理，注入顺序非必需，其处理也可称为批处理。
（七）性能比较
Spark 和 Flink 均可运行在 Hadoop YARN 上，性能表现为 Flink > Spark > Hadoop（MR），尤其在迭代次数（数据量）较多时，Flink 性能优势更明显。这主要得益于 Flink 支持增量迭代并具备自动优化迭代功能。
（八）Flink 的应用场景
众多行业的公司都在使用 Flink，如：
- 电商和市场营销：实现实时数据报表、广告投放、实时推荐等功能，助力精准营销与业务决策。
- 物联网（IOT）：用于传感器实时数据采集与显示、实时报警，在交通运输业等领域发挥重要作用，保障设备运行安全与数据监控及时。
- 物流配送和服务业：可实时更新订单状态、推送通知信息，提升服务质量与客户体验。
- 银行和金融业：支持实时结算与通知推送，实时检测异常行为，保障金融交易安全与高效运作。
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