由 dawei
What Apache Flink
Apache Flink 是一个==分布式大数据处理引擎==，可对==有限数据流和无限数据流==进行==有状态计算==。可部署在==各种集群环境==，对各种大小的数据规模进行快速计算。
分布式大数据处理引擎
ASP站长网是一个分布式的、高可用的用于大数据处理的计算引擎
有限流和无限流
有限流：有始有终的数据流。即传统意义上的批数据，进行批处理
无限流：有始无终的数据流。即现实生活中的流数据，进行流处理
有状态计算
良好的状态机制，进行较好的容错处理和任务恢复。同时实现 Exactly-Once 语义。
各种集群环境
可部署standalone、Flink on yarn、Flink on Mesos、Flink on k8s等等
Flink Application
Streams
数据在真实世界中是不停产生不停发出的，所以数据处理也应该还原真实，做到真正的流处理。而批处理则是流处理的特殊情况
即上面说的有限流和无限流，贴官网图说明。
Apache Flink 简单介绍和入门
State
在流计算场景中，其实所有流计算本质上都是增量计算（Incremental Processing）。
例如，计算前几个小时或者一直以来的某个指标（PV、UV等），计算完一条数据之后需要保存其计算结果即状态，以便和下一条计算结果合并。
另外，保留计算状态，进行 CheckPoint 可以很好地实现流计算的容错和任务恢复，也可以实现Exactly Once处理语义
Time
三类时间：
Event Time：事件真实产生的时间
Processing Time：事件被 Flink 程序处理的时间
Ingestion Time：事件进入到 Flink 程序的时间
API
API分三层，越接近SQL层，越抽象，灵活性越低，但更简单易用。
SQL/Table层：直接使用SQL进行数据处理
DataStream/DataSet API：最核心的API，对流数据进行处理，可在其上实现自定义的WaterMark、Windows、State等操作
ProcessFunction：也叫RunTime层，最底层的API，带状态的事件驱动。
Apache Flink 简单介绍和入门
Flink Architecture
Data Pipeline Applications
即 real-time Stream ETL：流式ETL拆分。
通常，ETL都是通过定时任务调度SQL文件或者MR任务来执行的。在实时ETL场景中，将批量ETL逻辑写到流处理中，分散计算压力和提高计算结果的实时性。
多用于实时数仓、实时搜索引擎等
Apache Flink 简单介绍和入门
Data Analytics Applications
即数据分析，包括流式数据分析和批量数据分析。例如实时报表、实时大屏。
Apache Flink 简单介绍和入门
Event-driven Applications
即事件驱动应用，在一个有状态的计算过程中，通常情况下都是将状态保存在第三方系统（如Hbase Redis等）中。
而在Flink中，状态是保存在内部程序中，减少了状态存取的不必要的I/O开销，更大吞吐量和更低延时。
Apache Flink 简单介绍和入门
第一个 Flink 程序
开发环境要求
主要是Java环境和Maven环境。Java要求JDK1.8，Maven要求3.0以上，开发工具推荐使用 ItelliJ IDEA，社区说法：Eclipse在Java和Scala混合编程下有问题，故不推荐。
代码示例：
package source.streamDataSource;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class SocketWindowWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception{
if(args.length!=2){
System.err.println("Usage:\nSocketWindowWordCount hostname port");
}
// 获取程序参数
String hostname = args[0];
int port = Integer.parseInt(args[1]);
// 入口类，用于设置环境和参数等
StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置 Time 类型
see.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
// 从指定 IP 端口 读取流数据，返回一个 DataStreamSource
DataStreamSource<String> text = see.socketTextStream(hostname, port, "\n", 5);
// 在 DataStreamSource 上做操作即 transformation
DataStream<Tuple2<String, Integer>> windowCount = text
// flatMap , FlatMap接口的实现：将获取到的数据分割，并每个元素组合成 (word, count)形式
.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
for (String word : value.split("\\s")) {
collector.collect(Tuple2.of(word, 1));
}
}
})
// 按位置指定key，进行聚合操作
.keyBy(0)
// 指定窗口大小
.timeWindow(Time.seconds(5))
// 在每个key上做sum
// reduce 和 sum 的实现
// .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
// @Override
// public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2, Tuple2<String, Integer> t1) throws Exception {
// return Tuple2.of(stringIntegerTuple2.f0, stringIntegerTuple2.f1+t1.f1);
// }
// });
.sum(1);
// 一个线程执行
windowCount.print().setParallelism(1);
see.execute("Socket Window WordCount");
// 其他 transformation 操作示例
// windowCount
// .map(new MapFunction<Tuple2<String,Integer>, String>() {
// @Override
// public String map(Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2) throws Exception {
// return stringIntegerTuple2.f0;
// }
// })
// .print();
//
// text.filter(new FilterFunction<String>() {
// @Override
// public boolean filter(String s) throws Exception {
// return s.contains("h");
// }
// })
// .print();
//
// SplitStream<String> split = text.split(new OutputSelector<String>() {
// @Override
// public Iterable<String> select(String value) {
// ArrayList<String> strings = new ArrayList<>();
// if (value.contains("h"))
// strings.add("Hadoop");
// else
// strings.add("noHadoop");
// return strings;
//
// }
// });
//
// split.select("hadoop").print();
// split.select("noHadoop").map(new MapFunction<String, String>() {
// @Override
// public String map(String s) throws Exception {
//
// return s.toUpperCase();
// }
// }).print();
}
}