Flink系列之Flink流式计算引擎基础理论

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By luoyepiaoxue2014

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title: Flink系列

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一、Flink流式计算引擎基础理论

1.1 官网解读

官网解释： https://flink.apache.org/

Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams

看详细介绍：

英文版本：

中文版本：

Flink 各种特性介绍：https://flink.apache.org/
What is Apache Flink?：https://flink.apache.org/flink-architecture.html
Flink 应用场景：https://flink.apache.org/usecases.html
Flink 应用企业：https://flink.apache.org/poweredby.html
Flink 版本升级迭代：https://flink.apache.org/downloads.html
Flink Quick Start：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14//docs/try-flink/local_installation/
Flink 架构：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/flink-architecture/
Flink 核心概念：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/glossary/
Flink 流式应用程序开发相关：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/dev/datastream/overview/
Flink Checkpoint：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/ops/state/checkpoints/
Flink State 和 StateBackend：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/ops/state/state_backends/
Flink 部署：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/deployment/overview/

要点01：Flink 处理无界数据流：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/learn-flink/overview/#stream-processing
要点02：Flink 关于并行数据流的处理方案：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/learn-flink/overview/#parallel-dataflows
要点03：Flink 的有状态计算和状态管理：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/learn-flink/overview/#stateful-stream-processing
要点04：Flink Operator 和 Task：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/fig/levels_of_abstraction.svg
要点05：Flink 资源管理 和 Solot：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/flink-architecture/#task-slots-and-resources
要点06：Flink 应用程序运行模式：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/flink-architecture/#flink-application-execution

Flink 设计目的和初衷：

无界数据流：无界数据流有一个开始但是没有结束，它们不会在生成时终止并提供数据，必须连续处理无界流，也就是说必须在获取后立即处理event。对于无界数据流我们无法等待所有数据都到达，因为输入是无界的，并且在任何时间点都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序（例如事件发生的顺序）获取event，以便能够推断结果完整性，无界流的处理称为流处理。

无界流有一个开始，但没有定义的结束。它们不会在生成数据时终止并提供数据。必须连续处理无边界流，即，事件在被摄入后必须立即处理。等待所有输入数据到达是不可能的，因为输入是无界的，并且不会在任何时间点完成。处理无界数据通常需要以特定的顺序接收事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断出结果的完整性。

一种不断增长的，本质上无限的数据集。这些通常被称为“流数据”。然而，当应用于数据集时，术语流或批量是有问题的，这种数据往往意味着使用某种类型的执行引擎来处理这些数据集。两种类型的数据集之间的关键区别在于现实中它们的有限性，因此最好用表示这种区别的术语来表述它们。因此，我将无限的“流”数据集称为无限数据，有限的“批处理”数据集作为有限数据。

有界数据流和无界数据流的区别：

一种持续的数据处理模式，适用于无限数据流。低延迟，近似和/或推测结果通常与流式引擎联系在一起。事实上，批处理系统传统上没有实现低延迟或推测性的结果。

从这里开始，任何时候使用术语“流”，意思都是设计用于无限数据集的执行引擎。当没有附加任何其他术语时，将明确表示无限数据，无限数据处理或低延迟/近似/推测结果。这些是在Google Dataflow中采用的术语。

最终总结：

离线和实时应该指的是：数据处理的延迟；
批量和流式指的是：数据处理的方式。
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批处理的特点是有界、持久、大量，批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。

流处理的特点是无界、实时，流处理方式无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。

1.2 Flink 架构设计实现和应用模块分工

Flink 整体架构设计实现：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/flink-architecture/

架构图：

RestClient（ActorSystem RPC 通信 HTTP 的提交 App） +

StreamGraph(一个算子/一个Operator 就是这个 DataFlow 中的一个顶点 流图 原始图) +

JobGraph （提交到服务集群中的数据结构抽象对象，在 StreamGraph 基础之上做了优化：把满足一定条件的相邻 Operator 合并成一个 OperatorChain）

JobManager( ResourceManager 管理和调度资源 + WebMonitorEndpoint 接收 客户端 rest 请求 + Dispatcher 做任务分发 )

• JobGraph（当 Dispatcher 去给这个Job 启动一个 JobMaster 的时候，会让 JobMaster（类似于 YARN 中的 AM 角色） 把这个 JobGraph 转换成 ExecutionGraph
• ExecutionGraph: 并行化（Operator 根据并行度运行成多个 Task）） + ExecutionGraph

TaskManager： Memory、NetWork 、IO Manager ActorSystem， TaskSlotTable

关于 ResourceManager 的解释：

1、YARN 中的 主节点

2、Flink 的 JobManager / Standalone 集群的主节点 的一个内部组件： 资源管理

主节点：逻辑概念： JobManager
Standalone： 主节点：物理概念： StandaloneSessionClusterEntrypoint
YARN Session Cluster: 主节点： YARNSessionClusterEntrypoint
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Flink API 设计：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/fig/levels_of_abstraction.svg

Flink 整体架构体系：API 和 Libaries 体系

阿里的 Flink 流式平台负责人： 阿里云栖大会的时候，在 Flink-1.13 的完全支持 流批一体的 API

批处理：Spark
流处理：Flink
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很多公司，自己实现！搞一个平台，封装这两个东西

Spark =》 SparkSession ：SparkContext + SQLContext + HiveContext