Flink流处理（三）- 数据流操作
3. 数据流操作
流处理引擎一般会提供一组内置的操作，用于对流做消费、转换，以及输出。接下来我们介绍一下最常见的流操作。
操作分为无状态的（stateless）与有状态的（stateful）。无状态的操作不包含任何内部状态。也就是说，处理此event时，并不需要任何其他历史event的信息，也不需要保存它自己的信息。无状态的操作易于并行，因为events可以以它们到达的顺序，相互独立的被处理。在出现错误时，无状态operator可以被简单的重新执行，从它丢失数据的点开始继续执行即可。
有状态的operator可能会维护之前它处理过的events的信息。它的状态信息（state）会根据到达的events进行更新，并且被用于处理之后events的逻辑。有状态的流处理应用对于并行来说会更为复杂，并且需要以容错的方式运行。因为它的状态需要高效的分区（partitioned），并能够在发生错误后得到稳定的恢复。
数据消费与输出
数据消费与输出的操作使得流处理器可以与外部系统进行通信。数据消费是指：从外部数据源获取raw data，然后转换成适用于处理的格式。实现了数据消费逻辑的operator称为data sources，它可以消费如 TCP socket 的数据、文件、Kafka topic 的数据等。数据输出（egress）是生成output的操作，它将数据以适合外部系统处理的格式输出。实现数据输出逻辑的operator称为data sink。
转换操作
转换操作是一个单次操作，每次单独的处理一个event。用于将event 做某些变换后再输出一个新的流数据。转换逻辑可以整合在operator中，或是由用户定义的方法提供。如下图所示：
Operators 可以接收多个inputs并产生多个输出流。它们也可以用于修改dataflow graph 的结构，例如将流split为多个流，亦或是将多个流整合为一个流。
滚动聚合（rolling aggregation）
Rolling aggregation 是一个聚合操作，例如sum，minimum以及maximum。它会根据输入的event，对结果做持续的更新。聚合操作是有状态的，它将输入的数据与当前的状态信息（state）进行整合，再产生一个更新后的聚合值。为了高效地与当前状态进行整合，并输出一个single value，聚合操作必须满足结合律（associative）与交换律（commutative）。否则 operator 需要存储整个流的历史记录。下图是一个滚动聚合求最小值的示例，它持有当前最小值，并根据输入的events更新当前最小值：
窗口操作
转换与滚动聚合每次处理一个event并产生一个output event，继而（有可能）更新状态。然而，某些操作需要收集并缓存一些记录后再计算它们的结果。例如求中值函数，这个操作需要对多条数据聚合做处理，但是流是无限的，对此，我们需要限制此操作维护的数据量大小。此功能由窗口（window）操作提供。
考虑这么一个场景：应用为司机提供实时的路况信息。这里，我们需要知道在某个地段，前几分钟内是否有有拥堵或是事故）。如果仅是对流历史记录做一个单聚合（single aggregate），则会损失数据随时间变化的信息。例如，你可能想知道每5分钟内有多少个自行车穿过某交叉路口。
Window操作会持续地从一个无限流中，创建events的有限子集（称为buckets），使得我们可以在这些有限集合上做计算。Events 通常是根据数据的属性或是时间，被分配到buckets中。为了更好地定义window operator，我们先了解一下events是如何分配给buckets、以及windows是如何产生一个result的。Window 的行为由一组策略定义。Window 策略决定了什么时候创建bucket、哪个event被分配到哪个bucket中、以及bucket里的内容什么时候被评估（evaluate）。对于何时评估，这个基于触发条件。当满足某个出发条件时，bucket里的内容会被发往一个评估函数（evaluation function），此方法会对bucket里的元素进行计算。评估函数可以是聚合操作（例如求sum、最小值）、或是用户自定义的操作。决策可以是基于时间的（例如在最近5秒内收到的events），也可以是基于数量的（例如，最近收到的100个events），亦或是基于数据的属性。下面我们介绍一下常见的窗口类型。
- 滚动（tumbling）窗口：分配events到不重叠的固定大小的buckets中。在超出window的边界后，所有在window内的的事件会被发往到评估函数做处理。基于数量的（count-based ）滚动窗口定义了：在收集多少个events后，开始触发评估。图2-6显示了一个count-based滚动窗口，将输入流分散到四个events一组的buckets中。
基于时间的滚动窗口定义了：以时间周期分隔，在一个时间周期内的events会被缓存到bucket 中。
图 2-7 展示了一个基于时间的滚动窗口，将events收集到buckets中，每10分钟触发一次计算。
2. 滑动窗口：分配events到可重叠的固定大小的buckets中。也就是说，一个event可能属于多个buckets。我们在定义一个滑动窗口时，需要提供两个变量：长度（length）和步长（slide）。Slide的值决定了新bucket创建的间隔。下图是一个基于数量（count-based）的滑动窗口，长度为4个events，slide为3个events：
3. 会话（session）窗口：会话窗口在某些实际场景中会比滚动窗口与滑动窗口更适用。考虑这样一个场景：一个应用需要分析在线用户的行为。这里我们需要聚合在一个session内，某个用户的所有事件。Session 由一系列连续的事件组成，并且在连续事件之后，会有一段无事件时间。例如，用户浏览新闻时，点击不同的页面，可以被看作一个session。因为一个session 的长度并无法预先定义，而是取决于实际的数据。所以滚动已经滑动窗口并不适用于此场景。我们需要的是一个windows操作可以将所有属于同一个session 的事件，分发到同一个bucket中。会话窗口可以根据一个“会话间隔”（session gap）定义一个session的过期时间。在到达过期时间后，一个会话窗口即被关闭。下图展示了一个会话窗口：
到目前为止，我们看到的所有窗口类型都是应用于整个流。但是在实际场景中，可能需要将一个流分为多个逻辑上的流，并在之上使用并行window。例如，假设我们收到的数据源来自于各个不同的传感器，我们可能需要通过传感器的ID先对stream做整合，然后再在之上应用窗口计算。在并行窗口（parallel windows）中，每个分区（partition）均完全独立地应用它特定的窗口策略。下图展示了一个基于计数的滚动窗口，长度为2，通过event 颜色分区：
在流处理中有两个十分重要的概念：时间语义（time semantics）以及状态管理（state management）。窗口操作与这两个概念关系密切。时间可能是流处理中最重要的方面。尽管低延时是流处理中非常棒的一个特性，但是它的实际延迟值已经远超出了快速分析（just fast analytics）的延迟。流处理在实际系统、网络、以及通信信道（communication channel）中还不够完善，并且流数据经常会延迟到达，或是乱序到达。这里很重要的一点是：在这些情况下，如何交付出精准、明确（deterministic）的结果。除此之外，流处理应用除了处理当前产生的event外，还应具备处理历史events的能力，这可以实现流的离线分析，甚至是时间穿梭分析（time travel analyses）。当然，如果你的系统无法保证对状态信息的容错，则这些功能均毫无意义。到目前为止，我们提到的所有窗口类型都需要先将数据缓存，然后再应用计算并产生结果。实际上，如果你想在一个流应用上计算任何感兴趣的信息，即使是一个简单的计数（count），也需要维护状态信息（state）。假设一个流处理应用可能会跑几天，几个月，甚至几年，我们需要确保在任何故障发生后，state能可靠地被恢复，并且系统需要确保仍能提供准确的结果。下面我们会介绍在流处理中time 的概念，以及在发生错误情况下的state guarantees。
References：
Vasiliki Kalavri, Fabian Hueske. Stream Processing With Apache Flink. 2019
