Source Operator

Flink的API层级 为流式/批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象

• 第一层是最底层的抽象为有状态实时流处理，抽象实现是 Process Function，用于底层处理

• 第二层抽象是 Core APIs，许多应用程序不需要使用到上述最底层抽象的 API，而是使用 Core APIs 进行开发

  • 例如各种形式的用户自定义转换（transformations）、联接（joins）、聚合（aggregations）、窗口（windows）和状态（state）操作等，此层 API 中处理的数据类型在每种编程语言中都有其对应的类。

• 第三层抽象是 Table API。 是以表Table为中心的声明式编程API，Table API 使用起来很简洁但是表达能力差

  • 类似数据库中关系模型中的操作，比如 select、project、join、group-by 和 aggregate 等
  • 允许用户在编写应用程序时将 Table API 与 DataStream/DataSet API 混合使用

• 第四层最顶层抽象是 SQL,这层程序表达式上都类似于 Table API，但是其程序实现都是 SQL 查询表达式

  • SQL 抽象与 Table API 抽象之间的关联是非常紧密的

• 注意：Table和SQL层变动多，还在持续发展中，大致知道即可，核心是第一和第二层

• Flink编程模型

Source来源

• 元素集合

  • env.fromElements
  • env.fromColletion
  • env.fromSequence(start,end);

• 文件/文件系统

  • env.readTextFile(本地文件);
  • env.readTextFile(HDFS文件);

• 基于Socket

  • env.socketTextStream(“ip”, 8888)

• 自定义Source，实现接口自定义数据源，rich相关的api更丰富

  • 并行度为1
    • SourceFunction
    • RichSourceFunction
  • 并行度大于1
    • ParallelSourceFunction
    • RichParallelSourceFunction

• Connectors与第三方系统进行对接（用于source或者sink都可以）

  • Flink本身提供Connector例如kafka、RabbitMQ、ES等
  • 注意：Flink程序打包一定要将相应的connetor相关类打包进去，不然就会失败

• Apache Bahir连接器

  • 里面也有kafka、RabbitMQ、ES的连接器更多

Sink Operator

• Sink 输出源
  • 预定义
    • print
    • writeAsText （过期）
  • 自定义
    • SinkFunction
    • RichSinkFunction
      • Rich相关的api更丰富，多了Open、Close方法，用于初始化连接等
  • flink官方提供 Bundle Connector
    • kafka、ES 等
  • Apache Bahir
    • kafka、ES、Redis等

Transformation

• Map和FlatMap

• KeyBy

• filter过滤

• sum

• reduce函数

• sum

窗口滑动

• 背景
  • 数据流是一直源源不断产生，业务需要聚合统计使用，比如每10秒统计过去5分钟的点击量、成交额等
  • Windows 就可以将无限的数据流拆分为有限大小的“桶 buckets”，然后程序可以对其窗口内的数据进行计算
  • 窗口认为是Bucket桶，一个窗口段就是一个桶，比如8到9点是一个桶，9到10点是一个桶
• 分类
  • time Window 时间窗口，即按照一定的时间规则作为窗口统计
    • time-tumbling-window 时间滚动窗口 (用的多)
    • time-sliding-window 时间滑动窗口 (用的多)
    • session WIndow 会话窗口，即一个会话内的数据进行统计，相对少用
  • count Window 数量窗口，即按照一定的数据量作为窗口统计，相对少用

窗口属性

• 滑动窗口 Sliding Windows
  • 窗口具有固定大小
  • 窗口数据有重叠
  • 例子：每10s统计一次最近1min内的订单数量

滚动窗口 Tumbling Windows

• 窗口具有固定大小
• 窗口数据不重叠
• 例子：每10s统计一次最近10s内的订单数量

• 窗口大小size 和 滑动间隔 slide
  • tumbling-window:滚动窗口: size=slide,如:每隔10s统计最近10s的数据
  • sliding-window:滑动窗口: size>slide,如:每隔5s统计最近10s的数据
  • size<slide的时候,如每隔15s统计最近10s的数据,那么中间5s的数据会丢失,所以开发中不用

Flink的状态State管理

• 什么是State状态
  • 数据流处理离不开状态管理，比如窗口聚合统计、去重、排序等
  • 是一个Operator的运行的状态/历史值,是维护在内存中
  • 流程：一个算子的子任务接收输入流，获取对应的状态，计算新的结果，然后把结果更新到状态里面

• 有状态和无状态介绍

  • 无状态计算： 同个数据进到算子里面多少次，都是一样的输出，比如 filter
  • 有状态计算：需要考虑历史状态，同个输入会有不同的输出，比如sum、reduce聚合操作

• 状态管理分类

  • ManagedState（用的多）
    • Flink管理，自动存储恢复
    • 细分两类
      • Keyed State 键控状态（用的多）
        • 有KeyBy才用这个，仅限用在KeyStream中，每个key都有state ，是基于KeyedStream上的状态
        • 一般是用richFlatFunction,或者其他richfunction里面，在open()声明周期里面进行初始化
        • ValueState、ListState、MapState等数据结构
      • Operator State 算子状态（用的少,部分source会用）
        • ListState、UnionListState、BroadcastState等数据结构
  • RawState（用的少）
    • 用户自己管理和维护
    • 存储结构：二进制数组

• State数据结构（状态值可能存在内存、磁盘、DB或者其他分布式存储中）

  • ValueState 简单的存储一个值（ThreadLocal / String）
    • ValueState.value()
    • ValueState.update(T value)
  • ListState 列表
    • ListState.add(T value)
    • ListState.get() //得到一个Iterator
  • MapState 映射类型
    • MapState.get(key)
    • MapState.put(key, value)

Flink的Checkpoint-SavePoint和端到端(end-to-end)状态一致性

• 什么是Checkpoint 检查点

  • Flink中所有的Operator的当前State的全局快照
  • 默认情况下 checkpoint 是禁用的
  • Checkpoint是把State数据定时持久化存储，防止丢失
  • 手工调用checkpoint，叫 savepoint，主要是用于flink集群维护升级等
  • 底层使用了Chandy-Lamport 分布式快照算法,保证数据在分布式环境下的一致性

• 开箱即用，Flink 捆绑了这些检查点存储类型：

  • 作业管理器检查点存储 JobManagerCheckpointStorage
  • 文件系统检查点存储 FileSystemCheckpointStorage

• Savepoint 与 Checkpoint 的不同之处

  • 类似于传统数据库中的备份与恢复日志之间的差异
  • Checkpoint 的主要目的是为意外失败的作业提供【重启恢复机制】,
  • Checkpoint 的生命周期由 Flink 管理，即 Flink 创建，管理和删除 Checkpoint - 无需用户交互
  • Savepoint 由用户创建，拥有和删除, 主要是【升级 Flink 版本】，调整用户逻辑
  • 除去概念上的差异，Checkpoint 和 Savepoint 的当前实现基本上使用相同的代码并生成相同的格式