[1] Flink大数据流式处理利剑: 简介

本文主要是介绍[1] Flink大数据流式处理利剑: 简介，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1. Flink介绍

Flink是Apache基金会下的一个顶级项目，其是一个有状态计算的框架；既能处理无边界的数据流，也能处理有边界的数据流；同时Flink提供不同层次的API，从而满足不同的大数据业务处理场景。

那什么是流，任何类型的数据都可以形成一种事件流，比如，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。

那么什么是有边界，什么是无边界；官方网站给了一张图和解释：

• 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
  

2. Flink的前世今生

Flink的官方代码地址： https://github.com/apache/flink/releases， 目前其在github上有17800 颗点赞！

其版本演化历史如下：

• 2008：柏林理工大学的一个研究性项目Stratosphere
• 2014-04：Stratosphere贡献给Apache基金会，成为Apache的孵化项目
• 2014-12：成为Apache顶级项目
• 2016-03：Flink 1.0.0
• 2019年1月8日，阿里巴巴以9000万欧元收购该公司！
• 2021年4月：最新的版本为Flink 1.13.0
• 2021年09月29日 最新的版本为Flink 1.14.0
• 2021年12月22日，发布了Apache Flink StateFun Log4j 紧急修复版本

3. Flink特点和应用架构

• 支持Scala和Java API
• 支持批流一体
• 同时支持高吞吐、低延迟、高性能
• 支持事件时间和处理时间语义，基于事件时间语义能够针对无序事件提供精确、一致的结果；基于处理时间语义能够用在具有极低延迟需求的应用中
• 支持不同时间语义下的窗口编程
• 支持有状态计算
• 支持具有Backpressure功能的持续流模型
• 提供精确一次（exactly once）的状态一致性保障
• Flink在JVM内部实现了自己的内存管理
• 基于轻量级的分布式快照CheckPoint的容错
• 支持SavePoint机制，手工触发，适用于升级
• 支持高可用性配置（无单点失效），与k8s、Yarn、Apache Mesos紧密集成。
• 提供常见存储系统的连接器：Kafka，Elasticsearch等
• 提供详细、可自由定制的系统及应用指标（metrics）集合，用于提前定位和响应问题

下面是其一个基本的应用架构例子。

Flink整个组件的层级如下：

4. 不同框架比较

下图是其与当前业界大数据主流流式计算框架的比较

5. 两个案例

https://www.ververica.com/blog/blink-flink-alibaba-search
https://engineering.zalando.com/posts/2016/03/apache-showdown-flink-vs.-spark.html

参考文献

https://github.com/apache/flink
https://flink.apache.org/usecases.html
https://flink.apache.org/flink-architecture.html

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