系列文章目錄

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一、flink架構
二、Flink底層原理解析
三、Flink應用場景解析
四、fink入門案例解析

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前言

Apache Flink 是一個開源的流處理框架，用于處理無界和有界數據流。其底層原理復雜而精細，涉及到數據流模型、任務調度與執行、內存管理、容錯機制等多個方面。本文是對 Flink 底層原理的詳細分析，并嘗試通過舉例來說明這些原理。

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提示：以下是本篇文章正文內容，下面案例可供參考

一、flink架構

Flink是一個用于有狀態并行數據流處理的分布式計算引擎，其運行時架構主要包括四個核心組件：作業管理器（JobManager）、資源管理器（ResourceManager）、任務管理器（TaskManager）以及分發器（Dispatcher）。以下是這些組件的詳細功能介紹：

1. 作業管理器（JobManager）

• 功能：作業管理器是單個應用程序的主線程，每個應用程序都有一個單獨的JobManager進行控制。它負責接收并執行應用程序，這些應用程序通常包含作業圖（JobGraph）、邏輯數據流圖（logical dataflow graph）以及一個打包了所有類、庫和其他資源的JAR包。
• 作用：JobManager會將JobGraph轉換成物理層面的數據流圖，即執行圖（Execution Graph），這個圖包含了所有可以并發執行的任務。JobManager還會向ResourceManager請求執行任務所需的資源（即TaskManager中的插槽），一旦獲取到足夠的資源，就會將執行圖分發到TaskManager上執行。同時，JobManager還負責所有需要中央協調的操作，如檢查點（checkpoint）的協調。

2. 資源管理器（ResourceManager）

• 功能：資源管理器負責管理TaskManager的插槽（slot），slot是Flink中定義的處理資源的最小單元。Flink為不同的環境和資源管理工具提供了不同的資源管理器，如YARN、Mesos、Kubernetes以及standalone部署。
• 作用：當JobManager申請slot資源時，ResourceManager會將有空閑的TaskManager分配給JobManager。如果ResourceManager沒有足夠的slot來滿足JobManager的請求，它還可以向資源提供平臺發起會話，以提供啟動TaskManager進程的容器。

3. 任務管理器（TaskManager）

• 功能：任務管理器是Flink的工作進程，負責執行JobManager分配的任務。Flink集群中通常會運行多個TaskManager進程，每個TaskManager都包含一定數量的插槽（slots），插槽的數量限制了TaskManager能夠執行的任務數量。
• 作用：TaskManager啟動后會向ResourceManager注冊它的插槽，并在收到ResourceManager的指令后，向JobManager提供一個或多個插槽資源。JobManager隨后會將任務分配到這些插槽中執行。在運行過程中，同一個應用程序中不同的TaskManager進程可以進行數據交換。

4. 分發器（Dispatcher）

• 功能：分發器可以跨作業運行，并為應用程序提供了REST接口。它的主要作用是在應用被提交執行時，分發并將應用移交給一個JobManager。
• 作用：Dispatcher還會啟動一個Web UI，用于方便地展示和監控作業的執行。然而，Dispatcher在架構中可能并不是必須的，這取決于應用提交運行的方式。
  綜上所述，Flink的四大組件在運行時協同工作，共同管理流應用程序的執行。每個組件都承擔著特定的功能和作用，確保了Flink能夠高效地處理數據流。

二、Flink底層原理解析

Apache Flink 是一個開源的流處理框架，用于處理無界和有界數據流。其底層原理復雜而精細，涉及到數據流模型、任務調度與執行、內存管理、容錯機制等多個方面。以下是對 Flink 底層原理的詳細分析，并嘗試通過舉例來說明這些原理。

1. 數據流模型

核心概念：

• 事件時間（Event Time）：基于事件本身的時間戳進行處理，適用于有時間順序的數據流。這意味著即使數據因為網絡延遲等原因到達系統的時間不一致，Flink 也會根據事件的時間戳來重新排序并處理數據。
• 處理時間（Processing Time）：基于數據處理開始或結束的時間進行處理，適用于無明確時間順序的數據流。這種處理方式較為簡單，但可能無法準確反映數據的實際順序。
• 窗口（Window）：將連續事件劃分為時間片或數據片進行聚合分析。窗口是 Flink 中處理數據流的關鍵機制之一，它允許開發者定義時間窗口（如滾動窗口、滑動窗口等）來對數據進行聚合操作。

1.1 例1

假設我們有一個實時交易系統，需要統計每分鐘的交易數量。在這個場景下，我們可以使用 Flink 的事件時間窗口來處理數據流。每個交易事件都會攜帶一個時間戳（即事件發生的時間），Flink 會根據這個時間戳將交易事件分配到對應的時間窗口中，并進行聚合計算。這樣，即使交易事件因為網絡延遲等原因沒有立即到達系統，Flink 也能保證最終統計結果的準確性。

2. 任務調度與執行

核心概念：

• 任務調度器：Flink 使用基于時間的調度器來調度和執行任務。調度器會根據任務的依賴關系和資源可用性來動態地分配任務到不同的 TaskManager 上執行。
• 并行執行：Flink 支持多任務并行執行，以提高處理速度和吞吐量。在 Flink 中，一個作業（Job）會被拆分成多個任務（Task），每個任務可以在不同的 TaskManager 上并行執行。

2.1 例2

繼續以實時交易系統為例。假設我們的系統需要處理大量的交易數據，并且希望盡快得到統計結果。在 Flink 中，我們可以將交易數據處理作業拆分成多個任務，并分配給多個 TaskManager 并行執行。每個 TaskManager 都會處理一部分交易數據，并生成相應的統計結果。最后，這些統計結果會被匯總起來，形成最終的統計報告。

3. 內存管理

核心概念：

• 分層內存管理系統：Flink 采用了分層內存管理系統來確保各個層次的內存使用合理。這包括堆內存（Heap Memory）和堆外內存（Off-heap Memory）等不同的內存區域。
• 垃圾回收：Flink 會進行定期的垃圾回收操作，以釋放不再使用的內存資源。這有助于防止內存泄漏問題，并提高系統的穩定性和性能。

3.1 例3

在實時交易系統中，由于交易數據是持續不斷地產生的，因此 Flink 需要高效地管理內存資源以避免內存溢出等問題。Flink 的分層內存管理系統允許開發者根據數據的特性和處理需求來合理地分配內存資源。例如，對于需要頻繁訪問的數據（如熱點數據），可以將其存儲在堆內存中以便快速訪問；而對于不需要頻繁訪問的數據（如歷史數據），則可以將其存儲在堆外內存中以節省堆內存資源。

4. 容錯機制

核心概念：

• 檢查點（Checkpoint）：Flink 通過周期性地保存作業的狀態到持久化存儲中來實現容錯。當系統發生故障時，Flink 可以從最近的檢查點恢復作業的狀態并繼續執行。
• 日志復制：Flink 還采用了基于日志復制的方法來確保任務在處理期間不會丟失數據。這有助于提高系統的可靠性和容錯性。

4.1 例4

在實時交易系統中，如果某個 TaskManager 發生故障導致任務失敗，那么 Flink 會利用檢查點機制來恢復該任務的狀態并繼續執行。具體來說，Flink 會從最近的檢查點中讀取任務的狀態信息，并將這些信息重新加載到新的 TaskManager 上。然后，新的 TaskManager 會從檢查點之后的位置開始繼續處理數據流。這樣，即使發生了故障，Flink 也能保證數據的完整性和一致性。

總結
Apache Flink 的底層原理涉及多個方面，包括數據流模型、任務調度與執行、內存管理、容錯機制等。這些原理共同構成了 Flink 強大的實時流處理能力。通過舉例分析，我們可以看到 Flink 是如何在實際應用中處理數據流、調度任務、管理內存和保障容錯的。這些特性使得 Flink 成為處理大規模實時數據流的理想選擇。

三、Flink應用場景解析

Apache Flink 作為一個開源流處理框架，在實時數據處理領域有廣泛的應用。以下是一些實際例子來說明 Flink 的應用場景和優勢：

1. 實時數據分析

1.1 例子：網絡流量監控

• 場景描述：在大型互聯網公司中，網絡流量是評估服務性能和用戶行為的重要指標。使用 Flink 可以實時地監控和分析網絡流量數據，如每秒的請求數、響應時間等。
• 實現方式：通過 Flink 的 DataStream API，可以實時地從數據源（如 Kafka）讀取流量數據，并進行聚合、過濾等處理，然后將結果輸出到實時分析平臺或數據庫中。
  *優勢：Flink 的高吞吐量和低延遲特性使得它能夠快速響應數據變化，為決策者提供實時、準確的數據支持。

2. 社交媒體分析

2.1 例子：實時用戶行為分析

• 場景描述：社交媒體平臺需要實時分析用戶的行為數據，如點贊、評論、分享等，以了解用戶偏好和趨勢，從而優化內容推薦和廣告投放策略。
• 實現方式：利用 Flink 的事件時間窗口和狀態管理功能，可以實時地處理用戶行為數據流，計算用戶的活躍度、興趣偏好等指標，并實時更新用戶畫像。
• 優勢：Flink 的高可靠性和容錯性保證了數據處理的一致性和連續性，即使在系統發生故障時也能快速恢復，保證數據的實時性和準確性。

3. 交易監控

3.1 例子：金融交易實時監控

• 場景描述：在金融領域，交易監控是保障交易安全、預防欺詐的重要手段。通過 Flink 可以實時監控交易數據流，識別異常交易行為。
• 實現方式：使用 Flink 的復雜事件處理（CEP）功能，可以定義復雜的交易模式并實時地匹配交易數據流，一旦發現異常交易行為則立即觸發警報。
• 優勢：Flink 的高并發處理能力和低延遲特性使得它能夠處理大量的交易數據，并實時地識別出異常交易行為，從而保障交易安全。

4. 日志處理

4.1 例子：大規模日志實時處理

• 場景描述：在大型分布式系統中，日志文件是排查問題、優化性能的重要依據。使用 Flink 可以實時地處理和分析大規模日志數據。
• 實現方式：通過 Flink 的 DataStream API，可以實時地從日志收集系統（如 Flume、Logstash）讀取日志數據，并進行過濾、聚合等處理，然后將結果輸出到日志分析平臺或數據庫中。
• 優勢：Flink 的高吞吐量和可擴展性使得它能夠處理海量的日志數據，并實時地提供分析結果，幫助運維人員快速定位問題并優化系統性能。

5. 物聯網（IoT）

5.1 例子：設備數據實時收集和處理

• 場景描述：在物聯網場景中，大量設備產生的數據需要被實時收集和處理，以支持智能決策和遠程控制。
• 實現方式：使用 Flink 可以實時地從設備數據源（如 MQTT 消息隊列）讀取數據，并進行數據清洗、聚合等處理，然后將處理結果發送到云端或本地系統進行進一步分析。
• 優勢：Flink 的實時性和可靠性使得它能夠快速響應設備數據變化，并保證數據處理的一致性和連續性，為物聯網應用提供強大的數據支持。
  這些例子展示了 Flink 在不同領域的實際應用和優勢，體現了其在實時數據處理領域的強大能力。

四、fink入門案例解析

1. 滾動窗口（tumble window）

滾動窗口：窗口大小固定不變，同時窗口的移動距離和窗口大小相等

1. 特點：

• 窗口大小固定不變
• 窗口的移動距離和窗口大小相等
• 相鄰的兩個窗口間，既沒有重疊也沒有空缺，也就是數據僅且只會被處理一次

2. 語法
   格式: tumble(時間字段名稱, 滾動窗口大小)
   示例: tumble(pt, interval ‘10’ second)，創建了一個窗口大小是10秒的滾動窗口

1.1 處理時間演示

**如下操作全部都在node1上面執行：**
#1.建表
CREATE TEMPORARY TABLE source_table_tumble0 ( user_id BIGINT, price BIGINT,`timestamp` STRING,pt AS PROCTIME()
) WITH ('connector' = 'socket','hostname' = '192.168.88.161',        'port' = '9999','format' = 'csv'
);#2.啟動nc
nc -lk 9999#3.SQL邏輯
select user_id,count(user_id) as pv,sum(price) as sum_price
from source_table_tumble0
group by
user_id,tumble(pt, interval '10' second);

1.2 事件時間演示

#1.創建source表
CREATE TEMPORARY TABLE source_table_tumble1 ( user_id STRING, price BIGINT,`timestamp` bigint,row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),watermark for row_time as row_time - interval '0' second
) WITH ('connector' = 'socket','hostname' = '192.168.88.161',        'port' = '9999','format' = 'csv'
);#2.啟動nc
nc -lk 9999#3.執行查詢語句
select 
user_id,
count(user_id) as pv,sum(price) as sum_price,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000  as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_end(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000  as window_end
from source_table_tumble1
group byuser_id,tumble(row_time, interval '5' second);解釋: window_start、window_end用來幫助查看窗口的開始和結束時間的，字段數據的表達式是固定寫法，單位是毫秒。

1.3 窗口的時間計算

一、窗口的開始時間窗口的開始時間，與第一條數據的時間相關計算公式 = 第一條數據的時間 - (第一條數據的時間 % 窗口大小)二、窗口的結束時間窗口的結束時間，與窗口的開始時間和窗口大小有關計算公式= 窗口的開始時間 + 窗口大小 - 1毫秒三、窗口計算的觸發時間點觸發時間，也就是窗口內部的數據被進行計算的時間點。窗口什么時候結束，那么就什么時候觸發窗口內數據的計算操作四、以案例給大家進行演示第一個窗口：窗口的開始時間 = 1000 - (1000 % 5000) = 1000 - 1000 = 0窗口的結束時間 = 0 + 5000 - 1 = 4999窗口的時間范圍 = [0, 4999] = [0, 5000)窗口的觸發時間 = 5000第二個窗口：窗口的開始時間 = 5000 - (5000 % 5000) = 5000 - 0 = 5000窗口的結束時間 = 5000 + 5000 - 1 = 9999窗口的時間范圍 = [5000, 9999] = [5000, 10000)窗口的觸發時間 = 10000

2. 滑動窗口（hop）

滑動窗口的分類
場景1: 相鄰的滑動窗口間有重疊的部分，有部分數據被重復計算的情況。滑動窗口的主要使用場景
場景2: 相鄰的滑動窗口間既沒有重疊，也沒有空隙。這種就是滾動窗口
場景3: 相鄰的滑動窗口間有空隙，這種情況會導致部分數據得不到計算，也就是有數據丟失情況。實際工作中不允許出現。

2.1阿里云: SQL-入門案例

--0.語法
格式: hop(事件時間字段名稱, 滑動距離, 窗口大小)
示例: hop(row_time, interval '2' SECOND, interval '5' SECOND)
滑動距離: 可以理解為多久對窗口內的數據執行一次計算--1.創建表
CREATE TEMPORARY TABLE source_table_hop1 ( user_id STRING, price BIGINT,`timestamp` bigint,row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),watermark for row_time as row_time - interval '0' second
) WITH ('connector' = 'socket','hostname' = '172.24.24.49',        'port' = '9999','format' = 'csv'
);--2.查詢的SQL
SELECT user_id,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(hop_start(row_time, interval '2' SECOND, interval '5' SECOND) AS STRING)) * 1000 as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(hop_end(row_time, interval '2' SECOND, interval '5' SECOND) AS STRING)) * 1000 as window_end, sum(price) as sum_price
FROM source_table_hop1
GROUP BY user_id, hop(row_time, interval '2' SECOND, interval '5' SECOND);注意: hostname要改成自己的阿里云ECS服務器的內網IP--3.在你自己的阿里云ECS服務器上啟動nc
nc -lk 9999

3. 會話窗口（session）

3.1 SQL案例實現

--0.語法--1.創建表
CREATE TEMPORARY TABLE source_table_session ( user_id STRING, price BIGINT,`timestamp` bigint,row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),watermark for row_time as row_time - interval '0' second
) WITH ('connector' = 'socket','hostname' = 'node1',        'port' = '9999','format' = 'csv'
);---2.執行SQL
SELECT user_id,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(session_start(row_time, interval '5' SECOND) AS STRING)) * 1000 as window_start,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(session_end(row_time, interval '5' SECOND) AS STRING)) * 1000 as window_end, sum(price) as sum_price
FROM source_table_session
GROUP BY user_id, session(row_time, interval '5' SECOND);

4. 聚合窗口（over）

4.1. 根據時間聚合代碼實現

--1.創建表
CREATE TEMPORARY TABLE source_table_over_time (order_id BIGINT,product BIGINT,amount BIGINT,order_time as cast(CURRENT_TIMESTAMP as TIMESTAMP(3)),WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '0' SECOND
) WITH ('connector' = 'datagen','rows-per-second' = '1','fields.order_id.min' = '1','fields.order_id.max' = '2','fields.amount.min' = '1','fields.amount.max' = '10','fields.product.min' = '1','fields.product.max' = '2'
);--2.執行SQL
SELECT product, order_time, amount,SUM(amount) OVER (PARTITION BY productORDER BY order_time-- 標識統計范圍是一個 product 的最近1小時內的數據RANGE BETWEEN INTERVAL '5' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW) AS one_hour_prod_amount_sum
FROM source_table_over_time;--3.和Hive中的over函數寫法類似，只是在over里面多了時間的條件

4.2. 根據行號聚合代碼實現

--1.創建表
CREATE TEMPORARY TABLE source_table_over_rows (order_id BIGINT,product BIGINT,amount BIGINT,order_time as cast(CURRENT_TIMESTAMP as TIMESTAMP(3)),WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '0' SECOND
) WITH ('connector' = 'datagen','rows-per-second' = '1','fields.order_id.min' = '1','fields.order_id.max' = '2','fields.amount.min' = '1','fields.amount.max' = '2','fields.product.min' = '1','fields.product.max' = '2'
);--2.執行SQL
SELECT product, order_time, amount,SUM(amount) OVER (PARTITION BY productORDER BY order_time-- 標識統計范圍是一個 product 的最近 5 行數據ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS one_hour_prod_amount_sum
FROM source_table_over_rows;--2.根據行號聚合，和上面的根據時間聚合類似，也和Hive中的over函數類似。只是添加了行號的條件