Apache Flink简介及应用
简介
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
接下来，我们来介绍一下 Flink 架构中的重要方面。
处理无界和有界数据
任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。
数据可以被作为 无界 或者 有界 流来处理。
无界流 有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。
我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。
有界流 有定义流的开始，也有定义流的结束。有界流可以在摄取所有数据后再进行计算。有界流所有数据可以被排序，所以并不需要有序摄取。有界流处理通常被称为批处理
Apache Flink 擅长处理无界和有界数据集 精确的时间控制和状态化使得 Flink 的运行时(runtime)能够运行任何处理无界流的应用。
有界流则由一些专为固定大小数据集特殊设计的算法和数据结构进行内部处理，产生了出色的性能。
通过探索 Flink 之上构建的 用例 来加深理解。
部署应用到任意地方
Apache Flink 是一个分布式系统，它需要计算资源来执行应用程序。Flink 集成了所有常见的集群资源管理器，
例如 Hadoop YARN、 Apache Mesos 和 Kubernetes，但同时也可以作为独立集群运行。
Flink 被设计为能够很好地工作在上述每个资源管理器中，这是通过资源管理器特定(resource-manager-specific)的部署模式实现的。Flink 可以采用与当前资源管理器相适应的方式进行交互。
部署 Flink 应用程序时，Flink 会根据应用程序配置的并行性自动标识所需的资源，并从资源管理器请求这些资源。在发生故障的情况下，Flink 通过请求新资源来替换发生故障的容器。
提交或控制应用程序的所有通信都是通过 REST 调用进行的，这可以简化 Flink 与各种环境中的集成。
运行任意规模应用
Flink 旨在任意规模上运行有状态流式应用。因此，应用程序被并行化为可能数千个任务，这些任务分布在集群中并发执行。所以应用程序能够充分利用无尽的 CPU、内存、磁盘和网络 IO。
而且 Flink 很容易维护非常大的应用程序状态。其异步和增量的检查点算法对处理延迟产生最小的影响，同时保证精确一次状态的一致性。
Flink 用户报告了其生产环境中一些令人印象深刻的扩展性数字
- 处理每天处理数万亿的事件
- 应用维护几TB大小的状态
- 应用在数千个内核上运行
利用内存性能
有状态的 Flink 程序针对本地状态访问进行了优化。任务的状态始终保留在内存中，如果状态大小超过可用内存，则会保存在能高效访问的磁盘数据结构中。
任务通过访问本地（通常在内存中）状态来进行所有的计算，从而产生非常低的处理延迟。Flink 通过定期和异步地对本地状态进行持久化存储来保证故障场景下精确一次的状态一致性。
应用
应用场景
Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、
事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink 不仅可以运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。
在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效问题。事实证明，Flink 已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到 TB 级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。
世界各地有很多要求严苛的流处理应用都运行在 Flink 之上。
接下来我们将介绍 Flink 常见的几类应用并给出相关实例链接。
- 事件驱动型应用
- 数据分析应用
- 数据管道应用
事件驱动型应用
什么是事件驱动型应用？
事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。
事件驱动型应用是在计算存储分离的传统应用基础上进化而来。在传统架构中，应用需要读写远程事务型数据库。
相反，事件驱动型应用是基于状态化流处理来完成。在该设计中，数据和计算不会分离，应用只需访问本地（内存或磁盘）即可获取数据。
系统容错性的实现依赖于定期向远程持久化存储写入 checkpoint。下图描述了传统应用和事件驱动型应用架构的区别。
事件驱动型应用的优势？
事件驱动型应用无须查询远程数据库，本地数据访问使得它具有更高的吞吐和更低的延迟。而由于定期向远程持久化存储的 checkpoint 工作可以异步、
增量式完成，因此对于正常事件处理的影响甚微。事件驱动型应用的优势不仅限于本地数据访问。传统分层架构下，通常多个应用会共享同一个数据库，
因而任何对数据库自身的更改（例如：由应用更新或服务扩容导致数据布局发生改变）都需要谨慎协调。反观事件驱动型应用，由于只需考虑自身数据，
因此在更改数据表示或服务扩容时所需的协调工作将大大减少。
Flink 如何支持事件驱动型应用？
事件驱动型应用会受制于底层流处理系统对时间和状态的把控能力，Flink 诸多优秀特质都是围绕这些方面来设计的。它提供了一系列丰富的状态操作
原语，允许以精确一次的一致性语义合并海量规模（TB 级别）的状态数据。此外，Flink 还支持事件时间和自由度极高的定制化窗口逻辑，而且它内
置的 ProcessFunction 支持细粒度时间控制，方便实现一些高级业务逻辑。同时，Flink 还拥有一个复杂事件处理（CEP）类库，可以用来检测数据流中的模式。
Flink 中针对事件驱动应用的明星特性当属 savepoint。Savepoint 是一个一致性的状态映像，它可以用来初始化任意状态兼容的应用。
在完成一次 savepoint 后，即可放心对应用升级或扩容，还可以启动多个版本的应用来完成 A/B 测试。
典型的事件驱动型应用实例
- 反欺诈
- 异常检测
- 基于规则的报警
- 业务流程监控
- （社交网络）Web 应用
数据分析应用
什么是数据分析应用？
数据分析任务需要从原始数据中提取有价值的信息和指标。传统的分析方式通常是利用批查询，或将事件记录下来并基于此有限数据集构建应用来完成。
为了得到最新数据的分析结果，必须先将它们加入分析数据集并重新执行查询或运行应用，随后将结果写入存储系统或生成报告。
借助一些先进的流处理引擎，还可以实时地进行数据分析。和传统模式下读取有限数据集不同，流式查询或应用会接入实时事件流，并随着事件消费持
续产生和更新结果。这些结果数据可能会写入外部数据库系统或以内部状态的形式维护。仪表展示应用可以相应地从外部数据库读取数据或直接查询应
用的内部状态。
如下图所示，Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用。
流式分析应用的优势？
和批量分析相比，由于流式分析省掉了周期性的数据导入和查询过程，因此从事件中获取指标的延迟更低。不仅如此，批量查询必须处理那些由定期
导入和输入有界性导致的人工数据边界，而流式查询则无须考虑该问题。
另一方面，流式分析会简化应用抽象。批量查询的流水线通常由多个独立部件组成，需要周期性地调度提取数据和执行查询。如此复杂的流水线操作
起来并不容易，一旦某个组件出错将会影响流水线的后续步骤。而流式分析应用整体运行在 Flink 之类的高端流处理系统之上，涵盖了从数据接入
到连续结果计算的所有步骤，因此可以依赖底层引擎提供的故障恢复机制。
Flink 如何支持数据分析类应用？
Flink 为持续流式分析和批量分析都提供了良好的支持。具体而言，它内置了一个符合 ANSI 标准的 SQL 接口，将批、流查询的语义统一起来。
无论是在记录事件的静态数据集上还是实时事件流上，相同 SQL 查询都会得到一致的结果。同时 Flink 还支持丰富的用户自定义函数，允许在
SQL 中执行定制化代码。如果还需进一步定制逻辑，可以利用 Flink DataStream API 和 DataSet API 进行更低层次的控制。此外，Flink
的 Gelly 库为基于批量数据集的大规模高性能图分析提供了算法和构建模块支持。
典型的数据分析应用实例
- 电信网络质量监控
- 移动应用中的产品更新及实验评估分析
- 消费者技术中的实时数据即席分析
- 大规模图分析
数据管道应用
什么是数据管道？
提取-转换-加载（ETL）是一种在存储系统之间进行数据转换和迁移的常用方法。ETL 作业通常会周期性地触发，将数据从事务型数据库拷贝到
分析型数据库或数据仓库。
数据管道和 ETL 作业的用途相似，都可以转换、丰富数据，并将其从某个存储系统移动到另一个。但数据管道是以持续流模式运行，而非周期
性触发。因此它支持从一个不断生成数据的源头读取记录，并将它们以低延迟移动到终点。例如：数据管道可以用来监控文件系统目录中的新文
件，并将其数据写入事件日志；另一个应用可能会将事件流物化到数据库或增量构建和优化查询索引。
下图描述了周期性 ETL 作业和持续数据管道的差异。
数据管道的优势？
和周期性 ETL 作业相比，持续数据管道可以明显降低将数据移动到目的端的延迟。此外，由于它能够持续消费和发送数据，因此用途更广，支持
用例更多。
Flink 如何支持数据管道应用？
很多常见的数据转换和增强操作可以利用 Flink 的 SQL 接口（或 Table API）及用户自定义函数解决。如果数据管道有更高级的需求，可以选
择更通用的 DataStream API 来实现。Flink 为多种数据存储系统（如：Kafka、Kinesis、Elasticsearch、JDBC数据库系统等）内置了连
接器。同时它还提供了文件系统的连续型数据源及数据汇，可用来监控目录变化和以时间分区的方式写入文件。
典型的数据管道应用实例
- 电子商务中的实时查询索引构建
- 电子商务中的持续 ETL
