Apache Flink 学习笔记：

 

1.从apache flink官网开始学习flink,一个新的分布式实时流、批处理计算框架。像spark一样同时支持大数据批处理与近实时流处理。而storm仅支持近实时流处理，且吞吐量不如spark

streaming.flink要比storm在实时流处理上有更好的性能，具有更低的延迟，更高的吞吐量，有状态的操作等。所以阿里巴巴选择的是flink,并在最近开源了自家基于flink研发的blink。

 

2.学习flink一些概念。学习其编程模型、分布式架构。

 

编程模型：

1）Levels of Abstraction，抽象层级别，从高到低分别为：SQL、Table API、 DataStream API/DataSetAPI、Stateful Stream Processing.编程核心就是

DataStream API/DataSet API.

 

2）Parallel Dataflows,并行数据流，无论是有界流还是无界流，在执行任务计算 时都会被划分成一个或多个流分区，每个任务运算操作都会有一个或多个

子任 务，子任务数量就是其运算操作的并行度。

 

3）Windows,视窗，很像storm trident中的window,可按时间驱动（10s）或数据驱 动（200条数据）来划分数据处理批次,也分为tumbling windows(滚动窗，

数据 不重叠)和sliding windows（滑动窗，数据重叠）,session windows(会话窗， 不活跃的间隔数据)

 

4）Time,流程序中的时间，有事件时间（具体时间创建的时间）、摄取时间 （flink 获取事件的时间）、处理时间（flink中处理事件的时间）

 

5）Stateful Operations，有状态操作，一般一个操作仅查看一次一个单独的事件 ，但有的操作会一次记住多个事件的信息（比如窗口操作符），keyBy操作等，这些

操作就是有状 态的。

 

6）Checkpoints for Fault Tolerance，容错检查点，Flink使用流重放和检查点的组合实现容错。与spark类似，而storm是通过事务容错。

Batch on Streaming，流批处理，通过DataSet API来批处理有界流。

 

分布式架构：

7）JobManagers：集群管理器，master进程，负责安排任务，协调检查点，协调故障恢复等，一个集群一般设置多个，一个leader，其他备用，实现高度容错

 

8）TaskManagers：任务管理器，worker进程，执行任务（或者更具体地说，子任务）的数据流，以及缓冲器和交换数据流。

 

9）Clinet,客户端，提交相关命令到集群，执行任务

 

10）Task Slots and Resources，任务槽及资源。每个TaskManager，都是JVM中的一个进程，而任务槽就是TaskManager固定资源子集，多个任务槽共用一个JVM资源，平均划分。一般

任务槽数据等于CPU核心数。多个任务间可共享插槽，提高资源利用率

 

11）State Backends，状态后端，保存流处理操作状态的数据结构，内存中的hash映射表，或是RocksDB的键值对存储。还能取得状态的时间点快照，该快照存储为check point的一部

分。

 

12）Savepoints，保存点。由用户手动创建，可以从客户端命令创建，然后基于Stream API程序会从该保存点继续执行或更新flink集群状态。