Flink 计算框架概述

Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，主要用 Java 代码实现。目前，Flink 主要还是依靠开源社区的贡献来发展的。对于 Flink ，其处理的数据主要是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已。Flink 的批处理方式采用的是流式计算原理，这一点跟 Spark 的设计思想正好相反（Spark Streaming 本质上是批处理，只是将计算分成了很小的单元，近似成流计算），这也是 Flink 的最大特点。Flink 支持本地快速迭代，以及一些环形的迭代任务。

1、基本概念

• 数据集

数据集（DataSet）分为有界数据集和无界数据集。无界数据集的数据会源源不断地流入，有界数据集的数据是不可变的。许多传统上被认为是有界或“批”数据的真实数据集实际上是无界数据集。无界数据集包括但不限于：与移动或 Web 应用程序交互的最终用户、提供测量的物理传感器、金融市场、机器的日志数据。

• 执行模型

实时处理是指当数据正在生成时连续执行的数据的处理过程。批处理是指在有限的时间内执行有限的数据的处理过程。不管采用哪种类型的执行模型来处理数据都是可以的，但却不一定是最优的。例如，批处理一直被应用于无界数据集的处理上，尽管它存在窗口、状态管理和次序错误等潜在问题。Flink 采用实时处理的执行模型，在数据处理精度和计算性能方面都有更大的优势。

• Flink 程序模块

Flink 程序包含的主要模块有：Data Source、Transformations 和 Data Sink，其中，Data Source（数据源）就是要进入 Flink 处理的数据，如 HDFS、Kafka 中的数据等。Transformations 根据实际业务进行计算和转换。Data Sink 是 Flink 处理完的数据，即输出数据。

2、主要特点

Flink 是一个开源的分布式实时计算框架。Flink 是有状态的和容错的，可以在维护一次应用程序状态的同时无缝地从故障中恢复；它支持大规模计算能力，能够在数千个节点上并发运行；它具有很好的吞吐量和延迟特性。同时，Flink 提供了多种灵活的窗口函数。

• 状态管理机制

Flink 检查点机制能保持 exactly-once 语义的计算。状态保持意味着应用能够保存已经处理的数据集结果和状态。

• 事件机制

Flink 支持流处理和窗口事件时间语义。事件时间可以很容易地通过事件到达的顺序和事件可能的到达延迟流中计算出准确的结果。

• 窗口机制

Flink 支持基于时间、数目以及会话的非常灵活的窗口机制（window）。可以定制 window 的触发条件来支持更加复杂的流模式。

• 容错机制

Flink 高效的容错机制允许系统在高吞吐量的情况下支持 exactly-once 语义的计算。Flink 可以准确、快速地做到从故障中以零数据丢失的效果进行恢复。

• 高吞吐量、低延迟

Flink 具有高吞吐量和低延迟（能快速处理大量数据）特性。下图展示了 Apache Flink 和 Apache Storm 完成分布式项目计数任务的性能对比。

• 部署

可以通过 Yarn 和 Mesos 等资源管理软件来管理和部署 Flink。

3、运行原理

• 链操作任务

分布式执行 Flink 的链操作任务，每个任务都由一个线程执行。将操作符链接到任务中是一个有用的优化，其减少了线程间切换和缓冲的开销，并且在降低延迟的同时提高了总体吞吐量，可以配置链接行为。

• 任务提交

Job Tracker：协调分布式执行—安排任务、协调检查点、协调故障恢复等。为了具有高可用性，设置了多个 JobManager，其中一个是领导者，其他的作为备用。

Task Tracker：执行任务（更具体地说，是一个数据流任务）、和缓冲区交换数据流。

Client：客户端用来进行任务调度前期的准备（数据、环境变量等），然后提交计算任务到 JobManager。任务提交之后，客户端可以断开连接，也可以继续保持连接以接收进度报告。

• 运行

当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManager 和一个或多个 TaskManager。由客户端提交任务给 JobManager,JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 来执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据传输。

• 任务槽和资源

每个 Worker（TaskManager）都是一个 JVM 进程，并且可以在单独的线程中执行一个或多个子任务。为了控制 Worker 可以接收多少个任务，Worker 有所谓的任务槽（至少一个）。

每个任务槽都代表 TaskManager 的一个固定资源子集。例如，具有三个插槽的 TaskManager 将为每个插槽分配 1/3 隔离的内存资源，这意味着子任务不会与其他作业中的子任务来竞争内存。请注意，目前插槽仅分离托管的任务内存，不会进行 CPU 的隔离。

通过调整任务槽的数量，用户可以定义子任务如何彼此隔离。每个 TaskManager 都拥有一个插槽，这意味着每个任务组都可以在单独的 JVM 中运行（例如，可以在单独的容器中启动）；而拥有多个插槽，则意味着更多的子任务共享相同的 JVM。同一个 JVM 中的任务共享 TCP 连接（通过多路复用）和心跳消息，它们也可能共享数据集和数据结构，从而减少每个任务的开销。