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来源于http://www.54tianzhisheng.cn/2018/10/13/flink-introduction/

Flink 是一种流式计算框架，为什么我会接触到 Flink 呢？

因为我目前在负责的是监控平台的告警部分，负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞，然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据，并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作，然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较，然后做出相应的告警措施（钉钉群、邮件、短信、电话等）。画了个简单的图如下：

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目前告警这块的架构是这样的结构，刚进公司那会的时候，架构是所有的监控数据直接存在 ElasticSearch 中，然后我们告警是去 ElasticSearch 中搜索我们监控指标需要的数据，幸好 ElasticSearch 的搜索能力够强大。但是你有没有发现一个问题，就是所有的监控数据从采集、采集后的数据做一些 计算/转换/聚合、再通过 Kafka 消息队列、再存进 ElasticSearch 中，再而去 ElasticSearch 中查找我们的监控数据，然后做出告警策略。整个流程对监控来说看起来很按照常理，但是对于告警来说，如果中间某个环节出了问题，比如 Kafka 消息队列延迟、监控数据存到 ElasticSearch 中写入时间较长、你的查询姿势写的不对等原因，这都将导致告警从 ElasticSearch 查到的数据是有延迟的。也许是 30 秒、一分钟、或者更长，这样对于告警来说这无疑将导致告警的消息没有任何的意义。

为什么这么说呢？为什么需要监控告警平台呢？无非就是希望我们能够尽早的发现问题，把问题给告警出来，这样开发和运维人员才能够及时的处理解决好线上的问题，以免给公司造成巨大的损失。

更何况现在还有更多的公司在做那种提前预警呢！这种又该如何做呢？需要用大数据和机器学习的技术去分析周期性的历史数据，然后根据这些数据可以整理出来某些监控指标的一些周期性（一天/七天/一月/一季度/一年）走势图，这样就大概可以绘图出来。然后根据这个走势图，可以将当前时间点的监控指标的数据使用量和走势图进行对比，在快要达到我们告警规则的阈值时，这时就可以提前告一个预警出来，让运维提前知道预警，然后提前查找问题，这样就能够提早发现问题所在，避免损失，将损失降到最小！当然，这种也是我打算做的，应该可以学到不少东西的。

于是乎，我现在就在接触流式计算框架 Flink，类似的还有常用的 Spark 等。

数据集类型有哪些呢：

• 无穷数据集：无穷的持续集成的数据集合
• 有界数据集：有限不会改变的数据集合

数据运算模型有哪些呢：

• 流式：只要数据一直在产生，计算就持续地进行
• 批处理：在预先定义的时间内运行计算，当完成时释放计算机资源

Flink 它可以处理有界的数据集、也可以处理无界的数据集、它可以流式的处理数据、也可以批量的处理数据。

Flink 是什么 ？

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从下至上，Flink 整体结构

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1、部署：Flink 支持本地运行、能在独立集群或者在被 YARN 或 Mesos 管理的集群上运行， 也能部署在云上。

2、运行：Flink 的核心是分布式流式数据引擎，意味着数据以一次一个事件的形式被处理。

3、API：DataStream、DataSet、Table、SQL API。

4、扩展库：Flink 还包括用于复杂事件处理，机器学习，图形处理和 Apache Storm 兼容性的专用代码库。

Flink 数据流编程模型

抽象级别
Flink 提供了不同的抽象级别以开发流式或批处理应用。

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• 最底层提供了有状态流。它将通过 过程函数（Process Function）嵌入到 DataStream API 中。它允许用户可以自由地处理来自一个或多个流数据的事件，并使用一致、容错的状态。除此之外，用户可以注册事件时间和处理事件回调，从而使程序可以实现复杂的计算。
• DataStream / DataSet API 是 Flink 提供的核心 API ，DataSet 处理有界的数据集，DataStream 处理有界或者无界的数据流。用户可以通过各种方法（map / flatmap / window / keyby / sum / max / min / avg / join 等）将数据进行转换 / 计算。
• Table API 是以 表 为中心的声明式 DSL，其中表可能会动态变化（在表达流数据时）。Table API 提供了例如 select、project、join、group-by、aggregate 等操作，使用起来却更加简洁（代码量更少）。

你可以在表与 DataStream/DataSet 之间无缝切换，也允许程序将 Table API 与 DataStream 以及 DataSet 混合使用。

• Flink 提供的最高层级的抽象是 SQL 。这一层抽象在语法与表达能力上与 Table API 类似，但是是以 SQL查询表达式的形式表现程序。SQL 抽象与 Table API 交互密切，同时 SQL 查询可以直接在 Table API 定义的表上执行。

Flink 程序与数据流结构

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Flink 应用程序结构就是如上图所示：

1、Source: 数据源，Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：基于本地集合的 source、基于文件的 source、基于网络套接字的 source、自定义的 source。自定义的 source 常见的有 Apache kafka、Amazon Kinesis Streams、RabbitMQ、Twitter Streaming API、Apache NiFi 等，当然你也可以定义自己的 source。

2. 2、Transformation：数据转换的各种操作，有 Map / FlatMap / Filter / KeyBy / Reduce / Fold / Aggregations / Window / WindowAll / Union / Window join / Split / Select / Project 等，操作很多，可以将数据转换计算成你想要的数据。

3、Sink：接收器，Flink 将转换计算后的数据发送的地点 ，你可能需要存储下来，Flink 常见的 Sink 大概有如下几类：写入文件、打印出来、写入 socket 、自定义的 sink 。自定义的 sink 常见的有 Apache kafka、RabbitMQ、MySQL、ElasticSearch、Apache Cassandra、Hadoop FileSystem 等，同理你也可以定义自己的 sink。

为什么选择 Flink？

Flink 是一个开源的分布式流式处理框架：

①提供准确的结果，甚至在出现无序或者延迟加载的数据的情况下。

②它是状态化的容错的，同时在维护一次完整的的应用状态时，能无缝修复错误。

③大规模运行，在上千个节点运行时有很好的吞吐量和低延迟。

更早的时候，我们讨论了数据集类型（有界 vs 无穷）和运算模型（批处理 vs 流式）的匹配。Flink 的流式计算模型启用了很多功能特性，如状态管理，处理无序数据，灵活的视窗，这些功能对于得出无穷数据集的精确结果是很重要的。

分布式运行
flink 作业提交架构流程可见下图：

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1、Program Code：我们编写的 Flink 应用程序代码

2、Job Client：Job Client 不是 Flink 程序执行的内部部分，但它是任务执行的起点。 Job Client 负责接受用户的程序代码，然后创建数据流，将数据流提交给 Job Manager 以便进一步执行。 执行完成后，Job Client 将结果返回给用户

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3、Job Manager：主进程（也称为作业管理器）协调和管理程序的执行。 它的主要职责包括安排任务，管理checkpoint ，故障恢复等。机器集群中至少要有一个 master，master 负责调度 task，协调 checkpoints 和容灾，高可用设置的话可以有多个 master，但要保证一个是 leader, 其他是 standby; Job Manager 包含 Actor system、Scheduler、Check pointing 三个重要的组件

4、Task Manager：从 Job Manager 处接收需要部署的 Task。Task Manager 是在 JVM 中的一个或多个线程中执行任务的工作节点。 任务执行的并行性由每个 Task Manager 上可用的任务槽决定。 每个任务代表分配给任务槽的一组资源。 例如，如果 Task Manager 有四个插槽，那么它将为每个插槽分配 25％ 的内存。 可以在任务槽中运行一个或多个线程。 同一插槽中的线程共享相同的 JVM。 同一 JVM 中的任务共享 TCP 连接和心跳消息。Task Manager 的一个 Slot 代表一个可用线程，该线程具有固定的内存，注意 Slot 只对内存隔离，没有对 CPU 隔离。默认情况下，Flink 允许子任务共享 Slot，即使它们是不同 task 的 subtask，只要它们来自相同的 job。这种共享可以有更好的资源利用率。

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安装以及demo

安装 Flink
2、在 Mac OS X 上安装 Flink 是非常方便的。推荐通过 homebrew 来安装。

brew install apache-flink

3、检查安装：

flink --version

Version: 1.10.1, Commit ID: c5915cf

/usr/local/Cellar/apache-flink/1.10.1/libexec/bin

./start-cluster.sh

接着就可以进入 web 页面(http://localhost:8081/) 查看

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demo

1、新建一个 maven 项目

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创建一个 SocketTextStreamWordCount 文件，加入以下代码：

package com.zhisheng.flink;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * Created by zhisheng_tian on 2018/9/18
 */
public class SocketTextStreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //参数检查
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("USAGE:\nSocketTextStreamWordCount <hostname> <port>");
            return;
        }

        String hostname = args[0];
        Integer port = Integer.parseInt(args[1]);


        // set up the streaming execution environment
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //获取数据
        DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream(hostname, port);

        //计数
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = stream.flatMap(new LineSplitter())
                .keyBy(0)
                .sum(1);

        sum.print();

        env.execute("Java WordCount from SocketTextStream Example");
    }

    public static final class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
        @Override
        public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) {
            String[] tokens = s.toLowerCase().split("\\W+");

            for (String token: tokens) {
                if (token.length() > 0) {
                    collector.collect(new Tuple2<String, Integer>(token, 1));
                }
            }
        }
    }
}

接着进入工程目录，使用以下命令打包。

mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

然后我们开启监听 9000 端口:

nc -l 9000

最后进入 flink 安装目录 bin 下执行以下命令跑程序：

flink run -c com.tracy.SocketTextStreamWordCount /Users/xxx/xxx/project/flinkstudy/target/flink-study-1.0-SNAPSHOT.jar 127.0.0.1 9000

执行完上述命令后，我们可以在 webUI 中看到正在运行的程序：

image.png

我们可以在 nc 监听端口中输入 text，比如：

flinkstudy xxx$ nc -l 9000
hello flink
good niha
nice 
very good

然后我们通过 tail 命令看一下输出的 log 文件，来观察统计结果。进入目录 apache-flink/1.10.1/libexec/log，执行以下命令:

tail -f flink-xxx-taskexecutor-0-xxx.local.out

(hello,1)
(flink,1)
(good,1)
(niha,1)
(nice,1)
(very,1)
(good,2)