Flink (一) ： 初识Flink

1. 概述

Flink 是一种开源的分布式计算框架，专为处理大规模数据流而设计。它能够在低延迟和高吞吐的场景下高效地处理实时和批量数据。Flink 的全称是 Apache Flink，它是 Apache 软件基金会的顶级项目之一。

1.1 Flink 的核心特点

1. 统一的流处理和批处理架构：Flink 的核心是一个流处理引擎，所有的数据都被视为数据流。实时流处理：Flink 能够实时处理无限的数据流（如事件日志、传感器数据）。批处理：Flink 将批处理视为有限数据流的特例，因此可以高效地处理批量数据。

2. 低延迟和高吞吐：Flink 支持事件驱动的计算模型，能够以毫秒级延迟处理数据，同时保持高吞吐量。

3. 事件时间支持：Flink 对事件时间有原生支持，可以根据数据的发生时间（而非到达时间）进行处理。这使得 Flink 能够处理乱序数据和延迟数据。

4. 分布式计算和容错机制：Flink 提供了分布式执行环境，能够在多节点集群中运行任务。支持 状态化计算 和 容错机制，通过将状态存储在分布式存储中（如 RocksDB、HDFS），保证在故障发生时可以从最新的状态中恢复。

5. 丰富的 API：DataStream API：用于流数据的实时处理。DataSet API：用于批量数据处理（已被 Table API 和 SQL API 所替代）。Table API 和 SQL API：高层次的声明式 API，支持 SQL 查询和表操作，适合处理结构化数据。CEP API：用于复杂事件处理（Complex Event Processing）。

6. 跨语言支持：支持多种编程语言，包括 Java、Scala 和 Python，并通过 Flink SQL 提供 SQL 查询支持。

7. 扩展性强：Flink 可以无缝集成各种数据源和存储系统，如 Kafka、HDFS、ElasticSearch、Cassandra、MySQL 等。支持部署在多种环境中，包括本地、YARN、Kubernetes 和其他资源管理系统。

1.2 Flink 的核心组件

1. JobManager 和 TaskManager：JobManager：负责任务调度和资源分配。TaskManager：实际执行计算任务，并管理本地状态。

2. State 和 Checkpoint：State：用于存储任务的中间状态（如窗口计算的累积结果）。Checkpoint：定期将任务的状态存储到外部存储中，用于故障恢复。

3. Stream Processing（流处理）：支持窗口操作（如滑动窗口、滚动窗口）。支持时间语义（事件时间、处理时间、摄取时间）。支持复杂事件处理（CEP）。

4. Batch Processing（批处理）：通过将批处理建模为有界流，支持高效的批量数据计算。

1.3 Flink 的应用场景

1. 实时数据分析：实时监控网站的用户行为。电商平台的实时推荐系统。网络安全的实时威胁检测。

2. 流数据 ETL：将数据从 Kafka 中读取、清洗后写入到数据湖或数据库中。

3. 事件驱动应用：基于传感器数据的实时报警。IoT（物联网）数据的实时处理。

4. 复杂事件处理（CEP）：检测金融交易中的欺诈行为。监控多事件模式（如连续发生的设备故障）。

5. 批处理任务：数据预处理。数据聚合和离线分析。

1.4 Flink 与其他框架的对比

特点 Flink Spark Storm 处理模式 流为核心，批处理是流的特例 批为核心，流处理通过微批实现 原生流处理 事件时间支持 原生支持 需借助第三方库（Structured Streaming） 不支持 状态管理 原生支持 基本支持（需要扩展） 依赖外部存储 延迟 毫秒级延迟 毫秒至秒级 毫秒级 容错机制 支持 Checkpoint 和状态恢复 支持 需手动实现

2. Flink 的发展历史

Flink 的发展历史可以追溯到其最初的设计和实现，并且随着时间的推移，Flink 已经发展成为一个成熟的分布式数据处理平台。以下是 Flink 发展的主要里程碑：

1. 2010年： Flink 最早由 Data Artisans（后来的阿里巴巴 Flink 团队）开发。Flink 的前身是 Stratosphere 项目，这个项目在德国柏林的 Humboldt University（洪堡大学）由 Costin Raiciu 和 Kostas Tzoumas 等人发起。Stratosphere 项目是为了应对大规模数据处理，特别是在流式数据和批量数据的统一处理方面的挑战。目标： Stratosphere 的目标是通过批处理和流处理的统一架构来简化和优化大数据处理，避免在两者之间切换时的性能损失。

2. 2014年：Flink 作为开源项目发布，在 2014年，Stratosphere 项目更名为 Apache Flink，并开始成为 Apache 软件基金会的孵化项目（Incubation）。Apache Flink 的第一个稳定版本（Flink 0.6）发布，标志着它的首次公开发布和开源。当时 Flink 被设计成一个面向流式数据处理的框架，同时也可以支持批处理。在这个版本中，Flink 主要关注实时流处理和批处理的统一，同时也首次引入了 事件时间 和 窗口处理 的概念。

3. 2015年：成为 Apache 顶级项目：在 2015年，Flink 通过 Apache 软件基金会的孵化程序，成功晋升为 Apache 顶级项目（Top-Level Project，TLP）。这一年，Flink 的社区逐渐壮大，贡献者和用户开始增多。Apache Flink 的 0.9 版本发布，标志着 Flink 在性能、稳定性和易用性方面有了显著改进。在这一版本中，Flink 引入了 SQL 支持，这使得用户可以使用 SQL 来处理流数据，进一步降低了使用门槛。

4. 2016年：引入流批一体架构：2016年，Flink 引入了 流批一体 的概念，进一步加强了对批处理的支持。Flink 将批处理视为特殊的流处理，从而使得批处理和流处理可以在同一个引擎中无缝处理。这个版本还扩展了 状态管理 和 容错机制，使得 Flink 在大规模集群上更具可用性和稳定性。

5. 2017年：Flink 1.0 发布：Flink 1.0 在 2017年 发布，标志着 Flink 成为一个成熟且稳定的流处理框架。此版本引入了许多新特性，如 Flink SQL 支持、Flink ML（用于机器学习的库）、增强的 Checkpointing（检查点）和 容错性，使得 Flink 在处理大规模数据流和复杂事件处理（CEP）时具有强大的能力。Flink 在该版本还优化了 API，进一步提升了开发者体验。

6. 2018年：Flink 1.4 和 1.5 发布：Flink 1.4 引入了 Flink State Processor API，允许用户在流处理中更好地处理和管理状态。Flink 1.5 发布后，Flink 引入了更高效的 流批一体处理 和更强大的 容错机制。此版本增强了对多种数据源的支持，并优化了 流式 SQL 和 机器学习（Flink ML）的性能。

7. 2019年：Flink 1.8 和 1.9 发布：在 2019年，Flink 1.8 版本进一步增强了 流式 SQL 和 分布式部署 的能力，同时增加了对 Kubernetes 的原生支持。此版本的目标是提升开发者体验，优化流处理的性能，并增强 Flink 在大数据场景下的适用性。Flink 1.9 版本进一步完善了 Flink SQL 和 Flink CEP（复杂事件处理）的功能。

8. 2020年：Flink 1.10 和 1.11 发布：Flink 1.10 版本引入了 Flink Kubernetes Operator，使得 Flink 可以在 Kubernetes 环境下原生运行。同时，Flink 也增强了对 批处理作业的优化，提高了性能。Flink 1.11 版本带来了 Flink SQL 的重要增强，包括支持 Flink CDC（Change Data Capture），使得 Flink 在捕获数据变更方面具有更强的能力。

9. 2021年：Flink 1.13 和 1.14 发布：Flink 1.13 版本聚焦于 流处理性能 和 更高效的状态管理，并且进一步增强了对 Kubernetes 的支持。Flink 1.14 引入了对 Flink SQL 和 Flink CDC 的更大支持，进一步优化了 数据连接器，并增强了 用户体验。

10. 2022年及之后：Flink 继续以 流处理框架 的领军地位，逐渐扩大社区和生态系统，进一步支持 云原生 部署和更复杂的 流批一体计算。在 2022年，Flink 继续优化了 Kubernetes 支持，同时增强了 流式查询、Flink SQL 和 多版本支持 的功能，提升了在实时大数据处理中的应用能力。

Flink 发展过程中的关键亮点

1. 批流一体架构：Flink 在流处理和批处理之间实现了统一，使得它能够高效处理各种类型的数据流，简化了处理流程。
2. 状态管理和容错：Flink 强大的状态管理能力，使得它在需要精确状态处理的流应用中表现突出。Flink 的容错机制（如 Checkpoint 和 Savepoints）保证了系统高可用性。
3. Flink SQL：Flink 在 SQL 的支持上不断优化，进一步降低了开发复杂度，使得非程序员也能够通过 SQL 进行实时流处理。
4. Kubernetes 原生支持：随着云原生架构的流行，Flink 加强了与 Kubernetes 的集成，支持在云环境中灵活部署和管理流处理作业。

3. Flink 初步实践 WordCount  

3.1. 有界数据流 WordCount

Maven 项目依赖：

  org.apache.flink flink-streaming-java ${flink_version}   org.apache.flink flink-table-runtime ${flink_version}   org.apache.flink flink-clients ${flink_version}   org.apache.flink flink-connector-files ${flink_version}   org.apache.flink flink-table-planner_2.12 ${flink_version} 

WordCount 代码：

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.core.fs.Path;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.connector.file.src.FileSource;import org.apache.flink.connector.file.src.reader.TextLineInputFormat;import org.apache.flink.util.Collector;public class WordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 定义文件路径（本地文件路径） String filePath = \"file://xxx\"; // 使用 file:// 协议指定本地路径 Path path = new Path(filePath); // 创建文件源 FileSource fileSource = FileSource .forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat(),path) // 读取文本文件 .build(); // 使用 FileSource 读取文件内容 DataStream dataStream = env.fromSource(fileSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), \"FileSource\"); // 处理数据：切分每一行 SingleOutputStreamOperator<Tuple2> wordAndOneDS = dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2> () { @Override public void flatMap(String line, Collector<Tuple2> out) throws Exception { String[] words = line.split(\" \"); for (String word : words) {  out.collect(new Tuple2(word, 1)); } } }); KeyedStream<Tuple2, String> wordAndOneKS = wordAndOneDS.keyBy(new KeySelector<Tuple2, String>() { @Override public String getKey(Tuple2 value) throws Exception { return value.f0; } }); // 聚合统计 SingleOutputStreamOperator<Tuple2> sumDS = wordAndOneKS.sum(1); // 打印输出 sumDS.print(); // 执行 Flink 程序 env.execute(\"Flink FileSource Example\"); }}

3.2 无界数据流 WordCount
 

数据源采用socket，可以使用netcat 向固定端口发送消息，mac 上可以使用brew 安装

brew install netcat

安装完成后，向固定端口持续发送消息
 

nc -lk 9999

WordCount 代码：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.util.Collector;public class WordCountUnbounded { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.socketTextStream(\"localhost\", 9999) .flatMap((String line, Collector<Tuple2> out) -> {  for (String word : line.split(\" \")) { out.collect(new Tuple2(word, 1));  } }) .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)).keyBy(0) .sum(1) .print(); env.execute(\"WordCountUnbounded\"); }}

程序启动后，在nc 代开的命令端，输入字符串如图：

可以观察程序输出，发现实时的统计结果