Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術 課件 01章.Apache Flink概述

第一章ApacheFlink概述Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術教學內(nèi)容第一節(jié)Flink是什么第二節(jié)Flink層次架構第三節(jié)大數(shù)據(jù)處理架構的發(fā)展第四節(jié)Flink應用場景第五節(jié)生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)第六節(jié)Flink與其他大數(shù)據(jù)框架的關系教學目標知識目標了解ApacheFlink核心概念了解ApacheFlink關鍵特性及發(fā)展歷程技能目標無畢業(yè)要求 1.工程知識ApacheFlink概述–知識點預覽#節(jié)知識點難點重點應用1C01-01Flink是什么1、Flink的起源√

2、Flink的發(fā)展過程和主要版本√3、Flink的定義√4、編程語言的選擇√Flink的起源ApacheFlink最早由德國柏林工業(yè)大學的研究團隊于2010年開始開發(fā)，最初名為StratoSphere，該團隊致力于開發(fā)一種高性能、靈活的分布式數(shù)據(jù)處理框架，以便能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復雜數(shù)據(jù)分析方面取得突破性進展。在Stratosphere項目的早期階段，研究團隊關注于設計一個可擴展且易于使用的分布式數(shù)據(jù)處理引擎。后期開發(fā)了一個基于PACT模型的分布式運行時系統(tǒng)Nephele。隨著項目的發(fā)展，研究團隊將重點放在了實時數(shù)據(jù)流處理上，在Nephele之上構建了DataStreamAPI，以便用戶可以構建復雜的流處理應用程序。隨著時間的推移，Stratosphere項目在開發(fā)和推廣過程種獲得了廣泛的認可和用戶支持。2014年6月，該項目被捐贈給Apache軟件基金會，正式成為了ASF（ApacheSoftwareFoundation）的頂級項目，被命名為ApacheFlink。Flink的發(fā)展過程和主要版本ApacheFlink1.0.0（2016）：這是Flink的第一個重要里程碑版本。ApacheFlink1.2.0（2017）：此版本引入了對事件時間（EventTime）處理的改進，提供了更加強大的窗口函數(shù)支持，并改進了操作狀態(tài)（OperatorState）的實現(xiàn)。ApacheFlink1.5.0（2018）：此版本主要關注在大規(guī)模部署場景下的性能優(yōu)化和穩(wěn)定性改進。ApacheFlink1.9.0（2019）：此版本提供了對TableAPI和SQLAPI的大量改進。ApacheFlink1.12.0（2020）：此版本繼續(xù)擴展了對SQL和TableAPI的支持。ApacheFlink1.13.0（2021）：這個版本進一步增強了對SQL和TableAPI的支持，包括對SQLCLI的改進、對DDL語句的擴展支持，以及對長時間運行的作業(yè)的性能優(yōu)化。Flink1.15-1.16：引入了更多的SQL內(nèi)置函數(shù)、窗口操作和Join支持，通過優(yōu)化查詢計劃、使用編譯器技術等方式提高了SQL引擎的執(zhí)行效率和穩(wěn)定性。Flink的定義Flink是一款高性能、分布式、開源的流處理框架，它能夠高效地處理無界和有界數(shù)據(jù)流。Flink最大的特點是流處理，與Spark不同的是，Spark是基于批處理思想的，將流處理視為批處理的一種特殊情況，即將數(shù)據(jù)流拆分為微批處理。相比之下，F(xiàn)link提供了更低的延遲和更高的吞吐量，更好地適應實時流處理的需求。此外，F(xiàn)link還提供了豐富的API和運行時組件，可支持更廣泛的應用場景，使得開發(fā)人員能夠更加靈活地使用Flink進行數(shù)據(jù)處理。圖1-1ApacheFlink官方LogoFlink的定義Flink的創(chuàng)新性和技術優(yōu)勢：真正的流處理強大的狀態(tài)管理精確的時間處理易用性和高擴展性良好的生態(tài)兼容性編程語言的選擇Flink提供了多樣化的編程語言API，涵蓋了Java、Scala、Python和SQL等多種語言。對于Java和Scala開發(fā)人員，使用Flink提供的DataStream和DataSetAPI可以獲得更好的性能和靈活性。。對于Python開發(fā)人員，F(xiàn)link提供了PyFlinkAPI，可以使用Python進行Flink編程。但是相比Java和ScalaAPI，PyFlink的性能較低，并且不支持所有的FlinkAPI功能。對于SQL開發(fā)人員，F(xiàn)link提供了SQLAPI和TableAPI。這兩種API支持標準的SQL語法和表達式，并提供了一些擴展功能，例如窗口和聚合操作。綜上所述，選擇編寫Flink程序應該根據(jù)具體項目需求和開發(fā)人員的技術背景來選擇。對于大多數(shù)情況下，建議使用Java或ScalaAPI進行開發(fā)。如果需要更加簡單的數(shù)據(jù)處理，可以考慮使用SQLAPI或TableAPI。對于Python開發(fā)人員，可以使用PyFlink進行開發(fā)，但需要注意性能和API支持的限制。Flink層次架構–知識點預覽#節(jié)知識點難點重點應用1C01-02Flink層次架構1、架構設計√

2、API

&

Libraries層√3、Runtime核心層√4、物理部署層√架構設計Flink采用分層的架構設計，從而保證各層在功能和職責上的清晰。如圖所示，由上而下分別是API&Libraries層、Runtime核心層以及物理部署層：圖1-2Flink架構設計圖API&Libraries層API&Libraries層可以進行如下劃分（API&Libraries組件圖）：在SQL和TableAPI層，提供了SQL語句支持及表格處理相關函數(shù)。圖1-3API&Libraries組件圖DataStreamAPI層是Flink數(shù)據(jù)處理的核心API，提供了數(shù)據(jù)讀取，數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)輸出等一系列常用操作的封裝。StatefulStreamProcessing是最低級別的抽象，它通過ProcessFunction函數(shù)內(nèi)嵌到DataS-treamAPI中。Runtime核心層Runtime核心層是Flink分布式計算框架的核心實現(xiàn)層，包括作業(yè)轉換，任務調(diào)度，資源分配，任務執(zhí)行等功能，基于這一層的實現(xiàn)，可以在流式引擎下同時運行流處理程序和批處理程序。Runtime核心層包括以下幾個主要組件：TaskManager：是Flink的核心執(zhí)行引擎，負責運行用戶編寫的Flink程序。JobManager：JobManager是Flink集群的管理節(jié)點，它負責接收和處理Flink程序的提交請求，并將程序的執(zhí)行計劃分配給TaskManager進行執(zhí)行。數(shù)據(jù)緩沖區(qū)（Buffer）：負責在TaskManager之間傳輸數(shù)據(jù)。任務調(diào)度器：負責對任務進行調(diào)度，保證每個任務在執(zhí)行時都有足夠的計算資源和數(shù)據(jù)資源。運行時優(yōu)化器：是Flink的一個核心功能，它能夠在任務運行過程中實時地對任務執(zhí)行計劃進行優(yōu)化，以提高任務的執(zhí)行效率。物理部署層Flink的物理部署層提供了多種部署模式，以適應不同的應用場景和部署環(huán)境。具體來說，支持以下幾種模式：Standalone模式：在一個獨立的集群中部署Flink應用程序，通常使用Flink自帶的Standalone模式來實現(xiàn)。YARN模式：將Flink應用程序部署到YARN集群上，可以利用YARN提供的資源管理和調(diào)度功能，同時也可以實現(xiàn)Flink集群的高可用性。Mesos模式：將Flink應用程序部署到Mesos集群上，可以利用Mesos提供的資源管理和調(diào)度功能。Kubernetes模式：將Flink應用程序部署到Kubernetes集群上，可以利用Kubernetes提供的資源管理和調(diào)度功能，同時也可以實現(xiàn)Flink集群的高可用性。大數(shù)據(jù)處理架構的發(fā)展–知識點預覽#節(jié)知識點難點重點應用1C01-03大數(shù)據(jù)處理架構的發(fā)展1、Flink的起源√

2、Kappa架構√3、流處理架構的發(fā)展√Flink的起源Lambda架構是一種大數(shù)據(jù)處理架構，由Twitter的數(shù)據(jù)科學家NathanMarz首次提出。它旨在解決實時大數(shù)據(jù)處理中的延遲和容錯性問題，通過結合批處理和實時處理兩種方式，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的低延遲和高可靠性處理。Lambda架構的主要組成部分包括三層：數(shù)據(jù)層（DataLayer）速度層（SpeedLayer）批處理層（BatchLayer）Lambda架構的優(yōu)點：低延遲高容錯性高擴展性Lambda架構的缺點：復雜性數(shù)據(jù)一致性技術選型Kappa架構Kappa架構是一種大數(shù)據(jù)處理架構，專注于實時數(shù)據(jù)流處理，旨在簡化Lambda架構的復雜性。Kappa架構的主要組成部分包括兩層：數(shù)據(jù)層（DataLayer）流處理層（StreamProcessingLayer）Kappa架構的優(yōu)點：簡化架構低延遲可擴展性Kappa架構的缺點：容錯性適用性流處理框架的發(fā)展早期流處理框架：如ApacheS4和Yahoo!Storm，主要關注實時數(shù)據(jù)處理。這些框架為實時數(shù)據(jù)提供了低延遲處理能力，但相對較少關注數(shù)據(jù)處理的準確性和容錯性。微批處理：為了解決實時處理中的準確性和容錯性問題，微批處理模式應運而生。微批處理框架，如ApacheSparkStreaming，將實時數(shù)據(jù)劃分為小批量（micro-batches），然后對這些小批量進行處理。這種方法提高了數(shù)據(jù)處理的準確性和容錯性，但相對犧牲了一定的延遲。狀態(tài)管理和容錯處理：如ApacheFlink通過引入精確一次（exactly-once）處理語義和分布式狀態(tài)管理，實現(xiàn)了高容錯性和低延遲的實時數(shù)據(jù)處理。統(tǒng)一批處理和流處理：如ApacheFlink和ApacheBeam，為批處理和實時數(shù)據(jù)處理提供統(tǒng)一的API和數(shù)據(jù)處理模型。無服務器流處理：隨著云計算和無服務器（Serverless）架構的普及，一些云服務提供商開始提供無服務器流處理解決方案。例如，AWSLambda、GoogleCloudDataflow和AzureStr-eamAnalytics等。Flink應用場景–知識點預覽#節(jié)知識點難點重點應用1C01-04Flink應用場景1、事件驅動型應用√

2、數(shù)據(jù)分析應用√3、數(shù)據(jù)管道應用√4、行業(yè)應用√Flink數(shù)據(jù)處理流程ApacheFlink功能強大，支持開發(fā)和運行多種不同種類的應用程序，其主要應用主要可以分為三大類，包括：事件驅動型應用、數(shù)據(jù)分析應用、數(shù)據(jù)管道應用：除了這三大核心應用場景外，ApacheFlink還在不同行業(yè)領域中展現(xiàn)出了其強大的實時數(shù)據(jù)處理能力圖1-4Flink數(shù)據(jù)處理流程圖數(shù)據(jù)驅動型應用事件驅動型應用是一種具有狀態(tài)的應用，它可以從一個或多個事件流中提取數(shù)據(jù)，并根據(jù)到來的事件觸發(fā)計算、狀態(tài)更新或其他外部動作。如下圖所示，傳統(tǒng)應用和事件驅動型應用架構之間的區(qū)別：傳統(tǒng)應用中，計算和存儲是分離的，而事件驅動型應用中則是緊密耦合的。這種緊密的耦合關系能夠為應用帶來更高的性能和可靠性。事件驅動型應用無須查詢遠程數(shù)據(jù)庫，本地數(shù)據(jù)訪問使得它具有更高的吞吐和更低的延遲。典型的事件驅動型應用包括：反欺詐、異常檢測、基于規(guī)則的報警、業(yè)務流程監(jiān)控等。圖1-5傳統(tǒng)應用和事件驅動型應用架構圖數(shù)據(jù)分析應用數(shù)據(jù)分析應用旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和指標。借助流處理引擎，可以實時地進行數(shù)據(jù)分析。與傳統(tǒng)查詢不同，流式處理程序會接入實時事件流，并隨著事件消費持續(xù)產(chǎn)生和更新結果。這些結果數(shù)據(jù)可以寫入外部數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)或以內(nèi)部狀態(tài)的形式維護。實時報表或大屏應用可以相應地從外部數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)或直接查詢應用的內(nèi)部狀態(tài)。ApacheFlink同時支持流式和批量分析應用，如下圖所示(批量分析應用和流式分析應用圖)。典型的數(shù)據(jù)分析應用包括：電信網(wǎng)絡質(zhì)量監(jiān)控、移動應用中的產(chǎn)品更新及實驗評估分析、消費者技術中的實時數(shù)據(jù)即席分析、大規(guī)模圖分析。圖1-6批量分析應用和流式分析應用圖數(shù)據(jù)管道應用提取-轉換-加載（ETL）是一種在存儲系統(tǒng)之間進行數(shù)據(jù)轉換和遷移的常用方法。數(shù)據(jù)管道和ETL作業(yè)的用途相似，都可以轉換、豐富數(shù)據(jù)，并將其從某個存儲系統(tǒng)移動到另一個。但數(shù)據(jù)管道是以持續(xù)流模式運行，而非周期性觸發(fā)。因此它支持從一個不斷生成數(shù)據(jù)的源頭讀取記錄，并將它們以低延遲移動到終點。如下圖所示(周期性ETL作業(yè)和持續(xù)數(shù)據(jù)管道的差異圖)。和周期性ETL作業(yè)相比，持續(xù)數(shù)據(jù)管道可以明顯降低將數(shù)據(jù)移動到目的端的延遲。典型的數(shù)據(jù)管道應用包括：電子商務中的實時查詢索引構建、電子商務中的持續(xù)ETL。圖1-7周期性ETL作業(yè)和持續(xù)數(shù)據(jù)管道的差異圖行業(yè)應用在中國，許多領先的互聯(lián)網(wǎng)公司都在使用Flink處理大量實時數(shù)據(jù)。以下是一些在中國和全球范圍內(nèi)使用Flink的知名互聯(lián)網(wǎng)公司：阿里巴巴：阿里巴巴是Flink在中國最大的應用者之一。阿里巴巴在其各個業(yè)務領域，如電商、金融、物流等，廣泛使用Flink進行實時數(shù)據(jù)處理和分析。還積極為Flink社區(qū)貢獻代碼，推動了Flink的發(fā)展和優(yōu)化。騰訊：騰訊是另一個在中國大規(guī)模使用Flink的互聯(lián)網(wǎng)巨頭。騰訊在其廣告、游戲、社交和金融等業(yè)務中使用Flink處理大量實時數(shù)據(jù)。騰訊還將Flink與其自身的技術棧相結合，以滿足特定業(yè)務需求。百度：百度在搜索、推薦、安全等業(yè)務領域廣泛應用Flink進行實時數(shù)據(jù)處理。百度將Flink與自家的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)相結合，以提高數(shù)據(jù)處理效率和應用性能。網(wǎng)易：網(wǎng)易在游戲、電商和教育等業(yè)務領域使用Flink進行實時數(shù)據(jù)處理。網(wǎng)易利用Flink提供的實時數(shù)據(jù)處理能力，實現(xiàn)了對業(yè)務數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控、分析和優(yōu)化。行業(yè)應用在全球范圍內(nèi)，有許多知名的互聯(lián)網(wǎng)公司也在使用Flink處理大量實時數(shù)據(jù)，例如：Uber：Uber在其實時數(shù)據(jù)平臺中大規(guī)模使用Flink，用于實時計費、實時調(diào)度、實時監(jiān)控和實時分析等場景。Netflix：Netflix使用Flink進行實時數(shù)據(jù)處理，以提供實時推薦、實時監(jiān)控和實時分析等服務。Lyft：Lyft使用Flink進行實時數(shù)據(jù)處理，以支持實時定價、實時調(diào)度和實時分析等場景。Yelp：Yelp利用Flink進行實時數(shù)據(jù)處理，用于實時搜索、實時推薦和實時監(jiān)控等業(yè)務場景。Flink生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)–知識點預覽#節(jié)知識點難點重點應用1C01-05Flink生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)1、Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關工具√

2、Flink的社區(qū)和貢獻者√Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關工具Flink的生態(tài)系統(tǒng)由多個項目和工具組成，這些項目和工具提供了各種功能和擴展，讓Flink在不同的場景下得以應用。FlinkCDCFlinkCDC支持多種常見的關系型數(shù)據(jù)庫，如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer等。采用binlog、WAL等技術，實現(xiàn)了高效、低延遲的數(shù)據(jù)捕獲和傳輸。同時，F(xiàn)linkCDC提供了豐富的數(shù)據(jù)源和Sink，可以與Flink的流處理引擎無縫集成，實現(xiàn)高效、實時的數(shù)據(jù)處理和分析。FlinkCDC在實際應用中具有廣泛的應用場景，如實時數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)倉庫更新、實時報表等。它可以與Flink的SQL、DataStreamAPI和TableAPI等組件無縫集成，為企業(yè)提供了一個高效、實時、可靠的數(shù)據(jù)處理和分析方案。Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關工具FlinkGellyFlinkGelly是Flink的圖計算庫，旨在提供一種高效的方式來進行大規(guī)模圖計算。提供了許多圖計算算法，如PageRank、ConnectedComponents、TrianglesCounting等，支持用戶自定義算法。FlinkGelly提供了三種不同的圖表示方式，分別是基于Edge的圖表示、基于Vert-ex的圖表示和基于Tuple的圖表示。還提供了許多方便的API和工具來簡化圖計算的實現(xiàn)，如Vertex-centricIteration、Edge-centricIteration等。FlinkGelly與Flink的批處理和流處理API無縫集成，可以輕松地將圖處理任務與其他處理任務組合起來實現(xiàn)更復雜的應用程序。ApacheKafkaApacheKafka是一種分布式流數(shù)據(jù)處理平臺，由LinkedIn公司開發(fā)并捐贈給Apache基金會。它是一種高吞吐量、低延遲的消息隊列，主要用于解決數(shù)據(jù)管道、流式處理等領域的問題。Kafka可以作為Flink的數(shù)據(jù)源或者數(shù)據(jù)目的地，用于數(shù)據(jù)的輸入和輸出。Flink提供了KafkaConnector來實現(xiàn)Kafka和Flink之間的數(shù)據(jù)交互，同時也支持使用Kafka作為狀態(tài)后端存儲Flink的狀態(tài)信息。在實際應用中，Kafka和Flink通常被一起使用，實現(xiàn)流數(shù)據(jù)處理的全鏈路，可以處理各種規(guī)模的數(shù)據(jù)流。Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關工具FlinkCEP

（ComplexEventProcessing）FlinkCEP是Flink提供的一種用于處理復雜事件的工具，它基于流式數(shù)據(jù)處理和規(guī)則匹配技術，能夠實時地處理來自多個數(shù)據(jù)源的事件流，并將事件序列轉換為有用的信息。FlinkCEP可以用于監(jiān)測、診斷和處理各種業(yè)務流程中發(fā)生的事件，例如金融交易、網(wǎng)絡安全、物聯(lián)網(wǎng)等。FlinkCEP與Flink的流式處理引擎緊密集成，能夠高效地處理大規(guī)模的事件流，并支持事件的窗口和時間延遲處理等特性。FlinkMLFlinkML是Flink生態(tài)系統(tǒng)中的一個機器學習庫，它為Flink應用程序提供了一些常見的機器學習算法，包括分類、聚類、回歸、降維等。FlinkML通過Flink的分布式計算能力，可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行機器學習，支持在線學習和批量學習模式，提供了一些機器學習算法的實現(xiàn)，例如邏輯回歸、線性回歸、K-Means、樸素貝葉斯等。Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關工具ApacheDruidApacheDruid是一個分布式、列存儲、實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，旨在快速查詢大型數(shù)據(jù)集并實時分析實時數(shù)據(jù)。它提供了快速的多維聚合、近實時查詢和可擴展的數(shù)據(jù)處理能力，適用于實時分析、數(shù)據(jù)探索、指標監(jiān)控和實時報警等場景。Druid的數(shù)據(jù)模型由數(shù)據(jù)源、維度、度量和時間戳組成。數(shù)據(jù)源可以是任何類型的數(shù)據(jù)源，包括數(shù)據(jù)庫、日志文件和事件流等。維度和度量用于描述和量化數(shù)據(jù)，時間戳則指定數(shù)據(jù)的時間范圍。與Flink的關系是，F(xiàn)link提供了一個Kafka到Druid的Connector，稱為ApacheFlinkDruidSink。這個Sink能夠將Flink中的數(shù)據(jù)發(fā)送到Druid集群，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速插入和實時查詢。同時，F(xiàn)link也可以從Druid中讀取數(shù)據(jù)，進一步擴展了Flink在實時數(shù)據(jù)處理領域的應用場景。Flink的社區(qū)和貢獻者Flink的社區(qū)是一個開放且充滿活力的社區(qū)，由來自不同背景、不同地域、不同組織的貢獻者組成。目前，F(xiàn)link的社區(qū)包括了ApacheFlink社區(qū)、Ververica社區(qū)和DataArtisans社區(qū)，共同推動Flink的發(fā)展和應用。Flink的社區(qū)貢獻者包括了來自全球的開發(fā)者、用戶、學者、企業(yè)等不同背景的人員，他們通過提交代碼、編寫文檔、報告Bug、解決問題等方式為Flink的發(fā)展和應用做出了重要的貢獻。ApacheFlink社區(qū)：由來自全球的開發(fā)者、用戶、貢獻者和愛好者組成。Ververica社區(qū)：是由Flink的核心貢獻者和開發(fā)者創(chuàng)建的社區(qū)，致力于推動Flink的應用和發(fā)展。DataArtisans社區(qū)：是Flink的創(chuàng)始人和核心開發(fā)者創(chuàng)建的社區(qū)，它為Flink提供了一些重要的功能和擴展，例如Flink的復雜事件處理引擎CEP，F(xiàn)link的狀態(tài)后端RocksDB和Flink的Kafka連接器。Flink與其他大數(shù)據(jù)框架的關系–知識點預覽#節(jié)知識點難點重點應用1C01-06Flink與其他大數(shù)據(jù)框架的關系1、Flink與Hadoop√

2、Flink與Hive√3、Flink與SparkStreaming√4、Flink與Storm√Flink與HadoopFlink和Hadoop都是大數(shù)據(jù)處理領域的重要技術，但它們有一些本質(zhì)的區(qū)別：Hadoop是一個分布式計算平臺，它主要由HDFS和MapReduce兩個核心組件組成，用于存儲和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。Hadoop的處理方式是將數(shù)據(jù)分成塊進行分布式處理，采用批量處理模式，對于數(shù)據(jù)流的實時處理不是很擅長。Flink則是一個實時計算引擎，它專注于流數(shù)據(jù)處理，提供了更為靈活的流處理模式。相比于Hadoop，F(xiàn)link支持更為復雜的數(shù)據(jù)流處理操作，如窗口計算、狀態(tài)管理和復雜事件處理等，且延遲更低，可以更快地處理實時數(shù)據(jù)。Flink在物理部署層面上可以支持多種資源管理框架，包括Hadoop的YARN，因此在實際使用中，F(xiàn)link和Hadoop并不是完全互斥的關系，可以結合使用，比如使用Flink進行實時數(shù)據(jù)處理，再將處理結果存儲在Hadoop的HDFS上進行批量處理和存儲。Fli