Flink 概述
什么是 Flink
Apache Apache Flink 是一个开源的流处理框架，应用于分布式、高性能、高可用的数据流应用程序。可以处理有限数据流和无限数据，即能够处理有边界和无边界的数据流。无边界的数据流就是真正意义上的流数据，所以 Flink 是支持流计算的。有边界的数据流就是批数据，所以也支持批处理的。不过 Flink 在流处理上的应用比在批处理上的应用更加广泛，统一批处理和流处理也是 Flink 目标之一。Flink 可以部署在各种集群环境，可以对各种大小规模的数据进行快速计算。
- 2010~2014Flink 起源于柏林理工大学的研究性项目 Stratosphere
- 2014 年该项目被捐赠给 Apache 软件基金会
- 2014 年 12 月 Flink 一跃成为 Apache 软件基金会的顶级项目之一
在德语中，Flink 一词表示快速和灵巧，项目采用一只松鼠的彩色图案作为 logo，这不仅是因为松鼠具有快速和灵巧的特点，还因为柏林的松鼠有一种迷人的红棕色，而 Flink 的松鼠 logo 拥有可爱的尾巴，尾巴的颜色与 Apache 软件基金会的 logo 颜色相呼应，也就是说，这是一只 Apache 风格的松鼠
Flink 的特点
Flink 有如下特点：
- 批流一体：统一批处理和流处理
- 分布式：Flink 程序可以运行在分布式环境下
- 高性能
- 高可用
- 准确性：Flink 可以保证数据处理的准确性
Flink 应用场景
Flink 主要应用于流式数据分析场景
- 实时 ETL
Extraction-Transformation-Loading 的缩写,中文名称为数据抽取、转换和加载.
集成流计算现有的诸多数据通道和 SQL 灵活的加工能力，对流式数据进行实时清晰、归并和结构化处理；同时，对离线数仓进行有效的补充和优化，并为数据实时传输提供可计算通道。
- 实时报表
实时化采集，加工流式数据存储；实时监控和展现业务、客户各类指标，让数据化运营实时化。
- 监控预警
对系统和用户行为进行实时监测和分析，以便及时发现危险行为。
- 在线系统
实时计算各类数据指标，并利用实时结果及时调整在线系统的相关策略，并应用于内容投放、智能推送领域。
Flink 核心组成及生态发展
Flink 核心组成
- Deploy 层：
Flink 支持本地运行、能在独立集群或者在被 YARN 或 Mesos 管理的集群上运行，也能部署在云上 - Core 层：
Flink 的核心是分布式流式数据引擎，意味着数据以一次一个事件的形式被处理 - API 层：
DataStream、DataSet、Table、SQL API - 扩展库：Flink 还包括了用于复杂事件处理、机器学习、图像处理和 Apache Storm 兼容的专用代码库
Flink 生态发展
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输入 Connectors(左侧部分)
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流处理方式：包含 Kafka、AWS kinesis（实时数据流服务）、RabbitMQ、NIFI（数据管道）、Twitter（API）
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批处理方式：包含 HDFS、HBase、Amazon S3（文件系统）、MapR FS（文件系统）、ALLuxio（基于内存的分布式文件系统）
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中间是 Flink 核心部分
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输出 Connectors(右侧部分)
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流处理方式：包含 Kafka、AWS kinesis（实时数据流服务）、RabbitMQ、NIFI（数据管道）、Cassandra（NoSQL 数据库）、ES、HDFS rolling file（滚动文件）
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批处理方式：包含 HBase、HDFS
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流处理引擎的技术选型
计算框架对比图：
| 产品 | 模型 | API | 保证次数 | 容错机制 | 状态管理 | 延时 | 吞吐量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| storm | Native(数据进入立即处理) | 组合式 | At-least-once | Record ACKS | 无 | Low | Low |
| Trident | mirco-batching（划分为小批处理） | 组合式 | Exectly-once | Record ACKs | 基于操作（每次操作由一个状态） | Medium | Medium |
| Spark streaming | mirco-batching | 声明式（提供封装后的高阶函数） | Exectly-once | RDD Checkpoint | 基于 DStream | Medium | High |
| Flink | Native | 声明式 | Exectly-once | Checkpoint | 基于操作 | Low | Hign |
市面上的流处理引擎不止 Flink 一种，其他的比如 Storm、SparkStreaming、Trident 等，如何进行选型，给大家一些建议：
- 流数据要进行状态管理，选择使用 Trident、Spark Streaming 或者 Flink
- 消息传递需要保证 At-least-once（至少一次）或者 Exacly-once（仅一次）不能选择 Storm
- 对于小型独立项目，有低延迟要求，可以选择使用 Storm，更简单
- 如果项目已经引入了 Spark，实时处理需求可以满足的话，建议直接使用 Spark 中的 Spark Streaming
- 消息投递要满足 Exactly-once(仅一次)，数据量大、有高吞吐、低延迟要求，要进行状态管理或窗口统计，建议使用 Flink