隨着大數據技術在各行各業的廣泛應用，要求能對海量數據進行實時處理的需求越來越多，同時數據處理的業務邏輯也越來越複雜，傳統的批處理方式和早期的流式處理框架也越來越難以在延遲性、吞吐量、容錯能力以及使用便捷性等方面滿足業務日益苛刻的要求。
在這種形勢下，新型流式處理框架Flink通過創造性地把現代大規模並行處理技術應用到流式處理中來，極大地改善了以前的流式處理框架所存在的問題。飛馬網於3月13日晚，邀請到大數據技術高級架構師—曠東林，在線上直播中，曠老師向我們分享了Flink在諸多方面的創新以及它本身所具有的獨特能力。
我們主要從以下幾個部分來看：
一.流式處理的背景：
傳統的大數據處理方式一般是批處理式的，也就是說，今天所收集的數據，我們明天再把今天收集到的數據算出來，以供大家使用，但是在很多情況下，數據的時效性對於業務的成敗是非常關鍵的。
1.流式處理的背景—必要性
比如說，在***檢測的場景下，我們希望看到的結果是：一旦有***，我們能及時地作出響應。這種情況下，如果按照傳統的批處理方式，是不可能在***的時候實時檢測出結果的。另外，比如說在語音計算中，我們要實時監控各個虛擬器的運行狀態以及出現錯誤時的預警，這種情況下，也要求我們能夠實時監控數據，並對數據產生的各種報警，實時採取動作。由此，流式處理的必要性就顯得無疑了。
2.流式處理的背景—基礎架構
我們來看一下流式處理的基本框架。
主要分爲六個部分：事件生產者、收集、排隊系統（其中kafka的主要目的是，在數據高峯時，暫時把它緩存，防止數據丟失。）、數據變換（也就是流式處理過程）、長期存儲、陳述/行動。
3.流式處理的背景—評測指標
目前的業界有很多流式處理的框架，在這麼多框架中，我們怎樣評價這個流式處理框架的性能呢?有哪些指標呢？一般我們會從以下這些方面來考覈流式處理框架的能力。
其中“數據傳輸的保障度”，是指能不能保證數據被處理併到達目的地。它有三種可能性：保證至少一次、最多一次、精確一次。大多數情況下，“保證至少一次”就能滿足業務要求，除要求數據精確度高的特定場景。
“處理延遲”，在大多數情況下，流式處理的延遲越低越好，但很多情況下，我們的延遲越低，相應付出的代價也越高，“吞吐量”與“處理延遲”就是一對矛盾。吞吐量高，相應的延遲就會低，吞吐量低，相應的延遲就會高。
“狀態管理”，我們在實時變換的過程中，要有與外部的交互，如***檢測，以此來保護環境和數據的安全。
“容錯能力”和“容錯負荷”要求當流式處理在正常進行中，即使有某些機器掛掉，系統仍能正常運行，整個流式處理框架不受影響。
“流控”，也就是流量控制，我們在數據傳輸的過程中，可能會數據突然增多，爲了保證系統不至於負荷過重而崩潰，這時候就需要控制數據密度。
“編程複雜性”，相對而言，API設計地越高級，編程負擔越低。
4.流式處理的背景—選型
瞭解流式處理框架的考覈標準之後，那麼我們爲什麼選擇Flink？Flink有哪些優勢呢？
“保證帶狀態計算下的精確一次語義”，對於某些特定的計算而言非常有必要。
一般在流式處理框架中，數據的處理一般有兩種方式，一種是按照處理時間來處理數據，另一種就是按照事件時間來處理數據，“事件時間語義支持”方式更爲複雜。
Flink的API非常高級，在處理流式數據的邏輯業務中，效率更高。
二．Flink的原理：
瞭解Flink的背景之後，我們一起來看一看它的原理。
1.概述
Flink的整個組件類似於Spark,它的核心是一個分佈式的流式處理框架，在覈心之上，有兩套API，一套應用於批處理—DataSet API，一套應用於流式處理—DataStream API。
從圖中我們可以看到，在兩套API下又有更爲高級的庫，而它的整個處理部署方式可以支持本地、集羣、雲端。
2.基礎架構
Flink的整個架構和Spark很相似，有三個主要部分。
一個是提交任務的客戶端—Flink Program；還有作業的管理器—JobManager，主要負責任務的調度和狀態的檢測，以及在整個集羣出現故障時進行初步管理；最後是任務管理器—TaskManager，實現業務邏輯的執行，負責把接受到的任務運行之後，將相應的結果輸出到外部或進行外部交互。
在整個過程中，JobManager是不負責任務執行的。
3.編程模型
下面我們來看一下Flink的具體編程模型結構。
第一條語句是建立整個Flink運行時的環境，類似於Spark裏建立一個上下文。它的主要業務邏輯是由指定數據源、指定變換邏輯、指定輸出三部分決定的。
指定數據源的過程就是nv.addSource，這是指定我們的數據到底從哪裏來，在這個設計中，它是從kafka裏把數據讀出來。在這個事例裏面，數據流的變換比較簡單，只是把每一行數據做一個解析，解析完後獲得另一個數據流，就構成了 DataStreamevents這個數據流。
在這個數據流上面，我們做了一個分組：keyBy(“id”)、timeWindow(Time.seconds(10))、apply(new MyWindowAggregationFunction())。我們把整個數據處理完之後，得到一個統計數據流，指定輸出。
這大致就是整個數據流的業務邏輯，箭頭下方是數據流圖。
示例裏面展示的只是部分API，除了上面那些，還有很多操作，我們一起來看下面這張圖片。
“map”就是做一些映射，比如我們把兩個字符串合併成一個字符串，把一個字符串拆成兩個或者三個字符串。
“flatMap”類似於把一個記錄拆分成兩條、三條、甚至是四條記錄。
“Filter”就類似於過濾。
“keyBy”就等效於SQL裏的group by。
“reduce”就類似於MapReduce裏的reduce。
“join”操作就有點類似於我們數據庫裏面的join。
“aggregate”是一個聚合操作，如計數、求和、求平均等。
“connect”實現把兩個流連成一個流。
“project”操作就類似於SQL裏面的snacks。
“repartition”是一個重新分區操作。
4.執行機制
知道Flink的編程模型之後，那麼Flink是怎樣去運行這些業務邏輯的呢？下面是它的執行機制。
上圖是表現業務邏輯的業務執行圖，Flink的執行方式類似於管道，它借鑑了數據庫的一些執行原理，實現了自己獨特的執行方式。
5.狀態與容錯
Flink的容錯機制很特別，我們一起來看一看。
Flink在處理數據流時，它的整個數據流裏面的數據分爲兩種，一種是本身業務發給的數據，還有一種是Flink自己插到數據流裏面的數據。插入的記錄我們叫它barrier，就是柵欄，我們可以把它看成一個表示進度的標記，標記整個數據處理的狀態，它從源頭髮出。從圖中我們可以看到，不管是什麼流，它都會產生一個checkpoint barrier。
當operator收到柵欄之後，它會把柵欄的狀態存儲，然後把特定記錄發出去，到達第二個operator裏面，它又把它的狀態放到Master裏，它就是這樣一步一步去完成的。在這個過程中，如果有一步出現故障，Flink會重複前面的步驟，重新去運行，所以不會出現數據的丟失和錯誤。
三.Flink的實踐：
1.示例
我們來看一下具體的示例。
第一步是初始化框架的運行時環境；第二步是指定數據流的數據源，示例裏指定的是FlinkKafkaConsumer010<>(...)數據；第三步是實現數據流的業務變換邏輯，這裏主要是通過flatmap把一個記錄分成多條記錄，通過filter進行過濾，之後按照域名進行分組，指定窗口長度，最後指定統計方式，這裏的統計方式是計數；第四步就是對統計出來的數據流進行指定輸出；最後一步，提交數據變換邏輯到框架中經編譯後運行。
2.監控
把這個程序啓動之後，我們就可以看到Flink的監控頁面，下面是一些監控信息。
我們可以看到，在啓動的Flink集羣裏面，有80個Task Managers，80個巢，1個空閒的巢數，紅框點進去之後，就是下面的圖片。
監控指標有很多。
四.總結與展望：
最後，我們來做一下總結。以上只是關於Flink的一些簡單介紹，關於Flink的內存管理、部署、內部執行機制等相關詳細資料，我們可以通過以下網站進行資料查詢。
Apache Flink是有關Flink開源的官方網站。
Flink-Forward網站主要介紹各家大公司在使用Flink過程中的心得體會，以及Flink本身的發展提案的一些相關內容。
dataArtisans是Flink背後的一個商業公司，Flink由它發展起來。它上面的博客包含好多關於Flinkd的介紹，以及一些有深度的文章。
Athenax主要是關於Flink的前瞻×××的網站。
以上四部分就是本次線上直播曠東林老師講述的主要內容，在提問環節有哪些問題呢？我們一起來看看。
1.請老師講講Flink和最新版Spark的對比？
曠老師：spark streaming和flink是競爭關係，兩個框架都是流處理裏面用的比較多，Flink最大的優勢在於保證高吞吐量情況下的低延遲，以及對複雜的帶有狀態的流的狀態管理能力，還有就是非常靈活窗口的支持。
2.新版spark採用的是timeline db技術嗎？
曠老師：不是的，timeline db在實現上與spark不是一樣的，spark streaming是典型的微批次的流處理框架，其他的大部分都是基於pipeline的執行架構。
這次線上直播，相信大家對Flink流式處理有了進一步的認識，在這裏我們也很感謝曠東林老師的分享。想了解更多更詳細內容的小夥伴們，可以關注服務號：FMI飛馬網，點擊菜單欄飛馬直播，即可進行學習。
