2 基本概念

2.1 DataStream和DataSet

Flink使用DataStream、DataSet在程序中表示数据，我们可以将它们视为可以包含重复项的不可变数
据集合。
DataSet是有限数据集（比如某个数据文件），而DataStream的数据可以是无限的（比如kafka队列中
的消息）。
这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。首先，它们是不可变的，这意味着一旦创建它们就无法
添加或删除元素。你也不能简单地检查里面的元素。
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数据流通过fifilter/map等各种方法，执行过滤、转换、合并、拆分等操作，达到数据计算的目的。
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2.2 数据类型

Flink对DataSet或DataStream中可以包含的元素类型设置了一些限制，以便于更有效的执行策略。
有六种不同类别的数据类型：
1. Java元组和Scala案例类
2. Java POJO
3. 原始类型
4. 常规类
5. 值
6. Hadoop Writables

2.2.1 元组

元组是包含固定数量的具有各种类型的字段的复合类型。Java API提供了 Tuple1 到 Tuple25 。元组的
每个字段都可以是包含更多元组的任意Flink类型，从而产生嵌套元组。可以使用字段名称直接访问元组
的字段 tuple.f4 ，或使用通用getter方法 tuple.getField(int position) 。字段索引从0开始。请
注意，这与Scala元组形成对比，但它与Java的一般索引更为一致。

  1. DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = env.fromElements( 
  2.     new Tuple2<String, Integer>("hello", 1), 
  3.     new Tuple2<String, Integer>("world", 2)); 
  5. wordCounts.map(new MapFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer>() { 
  6.     @Override 
  7.     public Integer map(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception { 
  8.         return value.f1; 
  9.     } 
  10. }); 
  12. wordCounts.keyBy(0); // also valid .keyBy("f0")

2.2.2 POJOs

如果满足以下要求，则Flink将Java和Scala类视为特殊的POJO数据类型：

  • 类必须公开类
  • 它必须有一个没有参数的公共构造函数（默认构造函数）。

  • 所有字段都是公共的，或者必须通过getter和setter函数访问。对于一个名为 foo 的属性的getter

    1. 和setter方法的字段必须命名 getFoo() 和 setFoo() 。

  • 注册的序列化程序必须支持字段的类型。

序列化：
POJO通常使用PojoTypeInfo和PojoSerializer（使用Kryo作为可配置的回退）序列化。例外情况是
POJO实际上是Avro类型（Avro特定记录）或生成为“Avro反射类型”。在这种情况下，POJO使用
AvroTypeInfo和AvroSerializer序列化。如果需要，还可以注册自己的自定义序列化程序

  1. public class WordWithCount { 
  2.     public String word; 
  3.     public int count; 
  5.     public WordWithCount() {} 
  7.     public WordWithCount(String word, int count) { 
  8.         this.word = word; 
  9.         this.count = count; 
  10.     } 
  11. }
  13. DataStream<WordWithCount> wordCounts = env.fromElements( 
  14.     new WordWithCount("hello", 1), 
  15.     new WordWithCount("world", 2)); 
  17. wordCounts.keyBy("word"); // key by field expression "word"

2.2.3 基础数据类型

Flink支持所有Java和Scala的原始类型，如 Integer ， String 和 Double 。

2.2.4 常规类

Flink支持大多数Java和Scala类（API和自定义）。限制适用于包含无法序列化的字段的类，如文件指
针，I / O流或其他本机资源。遵循Java Beans约定的类通常可以很好地工作。
所有未标识为POJO类型的类都由Flink作为常规类类型处理。Flink将这些数据类型视为黑盒子，并且无
法访问其内容（例如，用于有效排序）。使用序列化框架Kryo对常规类型进行反序列化。

2.2.5 值

值类型手动描述其序列化和反序列化。它们不是通过通用序列化框架，而是通过
org.apache.flinktypes.Value 使用方法 read 和实现接口为这些操作提供自定义代码 write 。当通
用序列化效率非常低时，使用值类型是合理的。一个示例是将元素的稀疏向量实现为数组的数据类型。
知道数组大部分为零，可以对非零元素使用特殊编码，而通用序列化只需编写所有数组元素。
该 org.apache.flinktypes.CopyableValue 接口以类似的方式支持手动内部克隆逻辑。
Flink带有与基本数据类型对应的预定义值类型。（ ByteValue ， ShortValue ， IntValue ，
LongValue ， FloatValue ， DoubleValue ， StringValue ， CharValue ， BooleanValue ）。这
些值类型充当基本数据类型的可变变体：它们的值可以被更改，允许程序员重用对象并从垃圾收集器中
消除压力。

2.2.6. Hadoop Writables

使用实现 org.apache.hadoop.Writable 接口的类型。
write() 和 readFields() 方法中定义的序列化逻辑将用于序列化。

2.3 数据的操作

数据转换，即通过从一个或多个 DataStream 生成新的DataStream 的过程，是主要的数据处理的手
段。Flink 提供了多种数据转换操作，基本可以满足所有的日常使用场景。image.png

2.4 窗口的含义

Flink计算引擎中，时间是一个非常重要的概念，Flink的时间分为三种时间：

  • EventTime: 事件发生的时间
  • IngestionTime:事件进入 Flink 的时间
  • ProcessingTime:事件被处理时的时间

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窗口是Flink流计算的一个核心概念，Flink窗口主要包括：

  • 时间窗口
    • 翻滚时间窗口
    • 滑动时间窗口
  • 数量窗口
    • 翻滚数量窗口
    • 滑动数量窗口

按照形式来划分，窗口又分为：

  • 翻滚窗口

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  • 滑动窗口

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2.5 有状态的流式处理

在很多场景下，数据都是以持续不断的流事件创建。例如网站的交互、或手机传输的信息、服务器日
志、传感器信息等。有状态的流处理（stateful stream processing）是一种应用设计模式，用于处理无
边界的流事件。
对于任何处理流事件的应用来说，并不会仅仅简单的一次处理一个记录就完事了。在对数据进行处理或
转换时，操作应该是有状态的。也就是说，需要有能力做到对处理记录过程中生成的中间数据进行存储
及访问。当一个应用收到一个 事件，在对其做处理时，它可以从状态信息（state）中读取数据进行协
助处理。或是将数据写入state。在这种准则下，状态信息（state）可以被存储（及访问）在很多不同
的地方，例如程序变量，本地文件，或是内置的（或外部的）数据库中。
Apache Flink 存储应用状态信息在本地内存或是一个外部数据库中。因为Flink 是一个分布式系统，本
地状态信息需要被有效的保护，以防止在应用或是硬件挂掉之后，造成数据丢失。Flink对此采取的机制
是：定期为应用状态（application state）生成一个一致（consistent）的checkpoint，并写入到一个
远端持久性的存储中。下面是一个有状态的流处理Flink application的示例图：
image.png
Stateful stream processing 应用的输入一般为：事件日志（event log）的持续事件。Event log 存储
并且分发事件流。事件被写入一个持久性的，仅可追加的（append-only）日志中。也就是说，被写入
的事件的顺序始终是不变的。所以事件在发布给多个不同用户时，均是以完全一样的顺序发布的。在开
源的event log 系统中，最著名的当属 Kafka。
使用flflink流处理程序连接event log的理由有多种。在这个架构下，event log 持久化输入的 events，并
且可以以既定的顺序重现这些事件。万一应用发生了某个错误，Flink会通过前一个checkpoint 恢复应
用的状态，并重置在event log 中的读取位置，并据此对events做重现，直到它抵达stream 的末端。这
个技术不仅被用于错误恢复，并且也可以用于更新应用，修复bugs，以及修复之前遗漏结果等场景中。