Flink起源与设计理念

Flink简介：

Flink 起源于一个叫作 Stratosphere 的项目，它是由 3 所地处柏林的大学和欧洲其他一些大学在 2010~2014 年共同进行的研究项目，由柏林理工大学的教授沃克尔·马尔科（Volker Markl）领衔开发。 2014 年 4 月， Stratosphere 的代码被复制并捐赠给了 Apache 软件基金会， Flink 就是在此基础上被重新设计出来的。
在德语中，“flink”一词表示“快速、灵巧”。项目的 logo 是一只彩色的松鼠，当然了，这不仅是因为 Apache 大数据项目对动物的喜好（是否联想到了 Hadoop、 Hive？），更是因为松鼠这种小动物完美地体现了“快速、灵巧”的特点。关于 logo 的颜色，还一个有趣的缘由：柏林当地的松鼠非常漂亮，颜色是迷人的红棕色；而 Apache 软件基金会的 logo，刚好也是一根以红棕色为主的渐变色羽毛。于是， Flink 的松鼠 Logo 就设计成了红棕色，而且拥有一个漂亮的渐变色尾巴，尾巴的配色与 Apache 软件基金会的 logo 一致。这只松鼠色彩炫目，既呼应了 Apache 的风格，似乎也预示着 Flink 未来将要大放异彩。

从命名上，我们也可以看出 Flink 项目对于自身特点的定位，那就是对于大数据处理，要做到快速和灵活 。

版本迭代：

2014 年 8 月， Flink 第一个版本 0.6 正式发布（至于 0.5 之前的版本，那就是在Stratosphere 名下的了）。与此同时 Fink 的几位核心开发者创办了 Data Artisans 公司，主要做 Fink 的商业应用，帮助企业部署大规模数据处理解决方案。
2014 年 12 月， Flink 项目完成了孵化， 一跃成为 Apache 软件基金会的顶级项目。
2015 年 4 月， Flink 发布了里程碑式的重要版本 0.9.0，很多国内外大公司也正是从这时开始关注、并参与到 Flink 社区建设的。
2019 年 1 月，长期对 Flink 投入研发的阿里巴巴，以 9000 万欧元的价格收购了 Data Artisans 公司；之后又将自己的内部版本 Blink 开源，继而与 8 月份发布的 Flink 1.9.0版本进行了合并。自此之后， Flink 被越来越多的人所熟知，成为当前最火的新一代大数据处理框架。
由此可见， Flink 从真正起步到火爆，只不过几年时间。在这短短几年内， Flink 从最初的第一个稳定版本 0.9，到目前本书编写期间已经发布到了 1.13.0，这期间不断有新功能新特性加入。 从一开始， Flink 就拥有一个非常活跃的社区，而且一直在快速成长。到目前为止， Flink
的代码贡献者（Contributors） 已经超过 800 人，并且 Flink 已经发展成为最复杂的开源流处理引擎之一，得到了广泛的应用。

官网：https://flink.apache.org/
在 Flink 官网主页的顶部可以看到，项目的核心目标，是“数据流上的有状态计算”（Stateful Computations over Data Streams）。

具体定位：

Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。 Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 如图 1-2 所示。

这里有很多专业词汇，我们从中至少可以提炼出一些容易理解的信息： Flink 是一个“框架”，是一个数据处理的“引擎”；既然是“分布式”，当然是为了应付大规模数据的应用场景了；另外， Flink 处理的是数据流。所以， Flink 是一个流式大数据处理引擎。
而“内存执行速度”和“任意规模”，突出了 Flink 的两个特点：速度快、可扩展性强——这说的自然就是小松鼠的“快速”和“灵巧”了。
那什么叫作“无界和有界数据流”，什么又叫作“有状态计算”呢？这涉及流处理的相关知识，我们会在后续的章节一一展开。

Flink 主要的应用场景

回到 Flink 本身的定位，它是一个大数据流式处理引擎，处理的是流式数据，也就是“数据流”（Data Flow）。顾名思义，数据流的含义是，数据并不是收集好的，而是像水流一样，是一组有序的数据序列，逐个到来、逐个处理。由于数据来到之后就会被即刻处理，所以流处
理的一大特点就是“快速”，也就是良好的实时性。 Flink 适合的场景，其实也就是需要实时处理数据流的场景。
具体来看，一些行业中的典型应用有：
1. 电商和市场营销
举例：实时数据报表、广告投放、实时推荐
2. 物联网（IOT）
举例：传感器实时数据采集和显示、实时报警，交通运输业
3. 物流配送和服务业
举例：订单状态实时更新、通知信息推送
4. 银行和金融业
举例：实时结算和通知推送，实时检测异常行为 ，风控

流式数据处理的发展和演变 ：

我们已经了解， Flink 的主要应用场景，就是处理大规模的数据流。那为什么一定要用 Flink呢？数据处理还有没有其他的方式？要解答这个疑惑，我们就需要先从流处理和批处理的概念讲起。

1.3.1 流处理和批处理
1.3.2 传统事务处理
1.3.3 有状态的流处理
1.3.4 Lambda 架构
1.3.5 新一代流处理器

1.3.2 传统数据处理架构：

事务处理： OLTP和OLAP

分析处理：将数据从业务数据库复制到数仓，在进行分析和查询。

1.3.3 有状态的流处理：

为了加快访问速度，我们可以直接将状态保存在本地内存，当应用收到一个新事件时，它可以从状态中读取数据，也可以更新状态。而当状态是从内存中读写的时候，这就和访问本地变量没什么区别了，实时性可以得到极大的提升。
另外，数据规模增大时，我们也不需要做重构，只需要构建分布式集群，各自在本地计算就可以了，可扩展性也变得更好。
因为采用的是一个分布式系统，所以还需要保护本地状态，防止在故障时数据丢失。我们可以定期地将应用状态的一致性检查点（checkpoint）存盘，写入远程的持久化存储，遇到故障时再去读取进行恢复，这样就保证了更好的容错性。

有状态的流处理是一种通用而且灵活的设计架构，可用于许多不同的场景。具体来说，有以下几种典型应用。

应用场景

1. 事件驱动型（Event-Driven）应用 （传统和事件驱动对比）
   
   事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。比较典型的就是以 Kafka 为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应用
   这其实跟传统事务处理本质上是一样的，区别在于基于有状态流处理的事件驱动应用，不再需要查询远程数据库，而是在本地访问它们的数据，这样在吞吐量和延迟方面就可以有更好的性能。
   另外远程持久性存储的检查点保证了应用可以从故障中恢复。检查点可以异步和增量地完成，因此对正常计算的影响非常小。

   2. 数据分析（Data Analysis）型应用

   批处理和流处理：
   
   所谓的数据分析，就是从原始数据中提取信息和发掘规律。传统上，数据分析一般是先将数据复制到数据仓库（Data Warehouse），然后进行批量查询。如果数据有了更新，必须将最新数据添加到要分析的数据集中，然后重新运行查询或应用程序。
   如今， Apache Hadoop 生态系统的组件，已经是许多企业大数据架构中不可或缺的组成部分。现在的做法一般是将大量数据（如日志文件）写入 Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）、S3 或 HBase 等批量存储数据库，以较低的成本进行大容量存储。然后可以通过 SQL-on-Hadoop类的引擎查询和处理数据，比如大家熟悉的 Hive。这种处理方式，是典型的批处理，特点是可以处理海量数据，但实时性较差，所以也叫离线分析。
   如果我们有了一个复杂的流处理引擎，数据分析其实也可以实时执行。流式查询或应用程序不是读取有限的数据集，而是接收实时事件流，不断生成和更新结果。结果要么写入外部数据库，要么作为内部状态进行维护 。
   Apache Flink 同时支持流式与批处理的数据分析应用， 与批处理分析相比，流处理分析最大的优势就是低延迟，真正实现了实时。另外，流处理不需要去单独考虑新数据的导入和处理，实时更新本来就是流处理的基本模式。当前企业对流式数据处理的一个热点应用就是实时数仓，很多公司正是基于 Flink 来实现的。 如上图的流处理。

   3. 数据管道（Data Pipeline）型应用

   
   ETL （Extract-Transform-Load）也就是数据的提取、转换、加载，是在存储系统之间转换和移动数据的常用方法。在数据分析的应用中，通常会定期触发 ETL 任务，将数据从事务数据库系统复制到分析数据库或数据仓库。
   所谓数据管道的作用与 ETL 类似。它们可以转换和扩展数据，也可以在存储系统之间移动数据。不过如果我们用流处理架构来搭建数据管道，这些工作就可以连续运行，而不需要再去周期性触发了。比如，数据管道可以用来监控文件系统目录中的新文件，将数据写入事件日志。连续数据管道的明显优势是减少了将数据移动到目的地的延迟，而且更加通用，可以用于更多的场景。
   

   1.3.4 Lambda 架构 ：

   对于有状态的流处理，当数据越来越多时，我们必须用分布式的集群架构来获取更大的吞吐量。但是分布式架构会带来另一个问题：怎样保证数据处理的顺序是正确的呢？
   对于批处理来说，这并不是一个问题。因为所有数据都已收集完毕，我们可以根据需要选择、排列数据，得到想要的结果。可如果我们采用“来一个处理一个”的流处理，就可能出现“乱序”的现象：本来先发生的事件，因为分布处理的原因滞后了。怎么解决这个问题呢？
   以 Storm 为代表的第一代分布式开源流处理器，主要专注于具有毫秒延迟的事件处理，特点就是一个字“快”；而对于准确性和结果的一致性，是不提供内置支持的，因为结果有可能取决于到达事件的时间和顺序。另外，第一代流处理器通过检查点来保证容错性，但是故障恢
   复的时候，即使事件不会丢失，也有可能被重复处理——所以无法保证 exactly-once。
   与批处理器相比，可以说第一代流处理器牺牲了结果的准确性，用来换取更低的延迟。而批处理器恰好反过来，牺牲了实时性，换取了结果的准确。我们自然想到，如果可以让二者做个结合，不就可以同时提供快速和准确的结果了吗？正是基于这样的思想， Lambda 架构被设计出来，如图 1-10 所示。我们可以认为这是第二代流处理架构，但事实上，它只是第一代流处理器和批处理器的简单合并。
   
   Lambda 架构主体是传统批处理架构的增强。它的“批处理层”（Batch Layer）就是由传统的批处理器和存储组成，而“实时层”（Speed Layer）则由低延迟的流处理器实现。数据到达之后，两层处理双管齐下，一方面由流处理器进行实时处理，另一方面写入批处理存储空间，等待批处理器批量计算。流处理器快速计算出一个近似结果，并将它们写入“流处理表”中。而批处理器会定期处理存储中的数据，将准确的结果写入批处理表，并从快速表中删除不准确的结果。最终，应用程序会合并快速表和批处理表中的结果，并展示出来。
   Lambda 架构现在已经不再是最先进的，但仍在许多地方使用。它的优点非常明显，就是兼具了批处理器和第一代流处理器的特点，同时保证了低延迟和结果的准确性。而它的缺点同样非常明显。首先， Lambda 架构本身就很难建立和维护；而且，它需要我们对一个应用程序，
   做出两套语义上等效的逻辑实现，因为批处理和流处理是两套完全独立的系统，它们的 API也完全不同。为了实现一个应用，付出了双倍的工作量，这对程序员显然不够友好 。

   1.3.5 新一代流处理器

   之前的分布式流处理架构，都有明显的缺陷，人们也一直没有放弃对流处理器的改进和完善。终于，在原有流处理器的基础上，新一代分布式开源流处理器诞生了。为了与之前的系统区分，我们一般称之为第三代流处理器，代表当然就是 Flink。
   之前的分布式流处理架构，都有明显的缺陷，人们也一直没有放弃对流处理器的改进和完善。终于，在原有流处理器的基础上，新一代分布式开源流处理器诞生了。为了与之前的系统区分，我们一般称之为第三代流处理器，代表当然就是 Flink。
   除了低延迟、容错和结果准确性之外，新一代流处理器还在不断添加新的功能，例如高可用的设置，以及与资源管理器（如 YARN 或 Kubernetes）的紧密集成等等。
   

Flink 的特性总结

Flink 的核心特性

高吞吐和低延迟。每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟。
结果的准确性。 Flink 提供了事件时间（event-time）和处理时间（processing-time）语义。对于乱序事件流，事件时间语义仍然能提供一致且准确的结果。
精确一次（exactly-once）的状态一致性保证。
可以连接到最常用的存储系统，如 Apache Kafka、 Apache Cassandra、 Elasticsearch、JDBC、 Kinesis 和（分布式）文件系统，如 HDFS 和 S3。
高可用。本身高可用的设置，加上与 K8s， YARN 和 Mesos 的紧密集成，再加上从故障中快速恢复和动态扩展任务的能力， Flink 能做到以极少的停机时间 7× 24 全天候运行 。
能够更新应用程序代码并将作业（jobs）迁移到不同的 Flink 集群，而不会丢失应用程序的状态。

分层 API

除了上述这些特性之外， Flink 还是一个非常易于开发的框架，因为它拥有易于使用的分层 API，整体 API 分层如图 1-11 所示。

有状态流，核心API，Table API，SQL
最底层级的抽象仅仅提供了有状态流，它将处理函数（ Process Function）嵌入到了DataStream API 中。底层处理函数（Process Function）与 DataStream API 相集成，可以对某些操作进行抽象，它允许用户可以使用自定义状态处理来自一个或多个数据流的事件，且状态具有一致性和容错保证。除此之外，用户可以注册事件时间并处理时间回调，从而使程序可以处理复杂的计算。
实际上，大多数应用并不需要上述的底层抽象，而是直接针对核心 API（Core APIs） 进行编程，比如 DataStream API（用于处理有界或无界流数据）以及 DataSet API（用于处理有界数据集）。这些 API 为数据处理提供了通用的构建模块，比如由用户定义的多种形式的转换
（transformations）、连接（joins）、聚合（aggregations）、窗口（windows）操作等。 DataSet API 为有界数据集提供了额外的支持，例如循环与迭代。这些 API 处理的数据类型以类（classes）的形式由各自的编程语言所表示 。
Table API 是以表为中心的声明式编程，其中表在表达流数据时会动态变化。 Table API 遵循关系模型：表有二维数据结构（schema）（类似于关系数据库中的表），同时 API 提供可比较的操作，例如 select、 join、 group-by、 aggregate 等。
尽管 Table API 可以通过多种类型的用户自定义函数（UDF）进行扩展，仍不如核心 API更具表达能力，但是使用起来代码量更少，更加简洁。除此之外， Table API 程序在执行之前会使用内置优化器进行优化。
我们可以在表与 DataStream/DataSet 之间无缝切换，以允许程序将 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。

目前 Flink SQL 和 Table API 还在开发完善的过程中，很多大厂都会二次开发符合自己需要的工具包。而 DataSet 作为批处理 API 实际应用较少， 2020 年 12 月 8 日发布的新版本 1.12.0，已经完全实现了真正的流批一体， DataSet API 已处于软性弃用（soft deprecated）的状态。用Data Stream API 写好的一套代码, 即可以处理流数据, 也可以处理批数据，只需要设置不同的执行模式。这与之前版本处理有界流的方式是不一样的， Flink 已专门对批处理数据做了优化处理。本书中以介绍 DataStream API 为主，采用的是目前最新版本 Flink 1.13.0。

Flink VS Spark

谈到大数据处理引擎，不能不提 Spark。 Apache Spark 是一个通用大规模数据分析引擎。它提出的内存计算概念让大家耳目一新，得以从 Hadoop 繁重的 MapReduce 程序中解脱出来，可以说是划时代的大数据处理框架。除了计算速度快、可扩展性强， Spark 还为批处理（SparkSQL）、流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）、图计算（Spark GraphX）提供了统一的分布式数据处理平台，整个生态经过多年的蓬勃发展已经非常完善。
然而正在大家认为 Spark 已经如日中天、即将一统天下之际， Flink 如一颗新星异军突起，使得大数据处理的江湖再起风云。很多读者在最初接触都会有这样的疑问：想学习一个大数据处理框架，到底选择 Spark，还是 Flink 呢？这就需要我们了解两者的主要区别，理解它们在不同领域的优势。
1.数据处理架构
2.数据模型和运行架构
3.Spark还是Flink

1. 数据处理架构

我们已经知道，数据处理的基本方式，可以分为批处理和流处理两种。 批处理针对的是有界数据集，非常适合需要访问海量的全部数据才能完成的计算工作，一般用于离线统计。
流处理主要针对的是数据流，特点是无界、实时, 对系统传输的每个数据依次执行操作，一般用于实时统计。
从根本上说， Spark 和 Flink 采用了完全不同的数据处理方式。可以说，两者的世界观是截然相反的。
Spark 以批处理为根本，并尝试在批处理之上支持流计算； 在 Spark 的世界观中，万物皆批次，离线数据是一个大批次，而实时数据则是由一个一个无限的小批次组成的。所以对于流处理框架 Spark Streaming 而言，其实并不是真正意义上的“流”处理，而是“微批次”（micro-batching）处理。

而 Flink 则认为，流处理才是最基本的操作，批处理也可以统一为流处理。在 Flink 的世界观中，万物皆流，实时数据是标准的、没有界限的流，而离线数据则是有界限的流，就是所谓的无界流和有界流。
1. 无界数据流（Unbounded Data Stream）
所谓无界数据流，就是有头没尾，数据的生成和传递会开始但永远不会结束，我们无法等待所有数据都到达，因为输入是无界的，永无止境，数据没有“都到达”的时候。所以对于无界数据流，必须连续处理，也就是说必须在获取数据后立即处理。在处理无界流时，为了保证结果的正确性，我们必须能够做到按照顺序处理数据。
2. 有界数据流（Bounded Data Stream）
对应的，有界数据流有明确定义的开始和结束，所以我们可以通过获取所有数据来处理有界流。处理有界流就不需要严格保证数据的顺序了，因为总可以对有界数据集进行排序。有界流的处理也就是批处理。

正因为这种架构上的不同， Spark 和 Flink 在不同的应用领域上表现会有差别。一般来说，Spark 基于微批处理的方式做同步总有一个“攒批”的过程，所以会有额外开销，因此无法在流处理的低延迟上做到极致。在低延迟流处理场景， Flink 已经有明显的优势。而在海量数据的批处理领域， Spark 能够处理的吞吐量更大，加上其完善的生态和成熟易用的 API，目前同样优势比较明显。

2.数据模型和运行架构

除了三观不合， Spark 和 Flink 在底层实现最主要的差别就在于数据模型不同。
Spark 底层数据模型是弹性分布式数据集（RDD）， Spark Streaming 进行微批处理的底层接口 DStream，实际上处理的也是一组组小批数据 RDD 的集合。可以看出， Spark 在设计上本身就是以批量的数据集作为基准的，更加适合批处理的场景。
而 Flink 的基本数据模型是数据流（DataFlow），以及事件（Event）序列。 Flink 基本上是完全按照 Google 的 DataFlow 模型实现的，所以从底层数据模型上看， Flink 是以处理流式数据作为设计目标的，更加适合流处理的场景。
数据模型不同，对应在运行处理的流程上，自然也会有不同的架构。 Spark 做批计算，需要将任务对应的 DAG 划分阶段（Stage），一个完成后经过 shuffle（洗牌） 再进行下一阶段的计算。而Flink 是标准的流式执行模式，一个事件在一个节点处理完后可以直接发往下一个节点进行处理。

3.Spark 还是 Flink？

通过前文的分析，我们已经可以看出， Spark 和 Flink 可以说目前是各擅胜场，批处理领域 Spark 称王，而在流处理方面 Flink 当仁不让。具体到项目应用中，不仅要看是流处理还是批处理，还需要在延迟、吞吐量、可靠性，以及开发容易度等多个方面进行权衡。
如果在工作中需要从 Spark 和 Flink 这两个主流框架中选择一个来进行实时流处理，我们更加推荐使用 Flink，主要的原因有：
（1）Flink 的延迟是毫秒级别，而 Spark Streaming 的延迟是秒级延迟。
（2）Flink 提供了严格的精确一次性语义保证。
（3）Flink 的窗口 API 更加灵活、语义更丰富。
（4）Flink 提供事件时间语义，可以正确处理延迟数据。
（5）Flink 提供了更加灵活的对状态编程的 API。
基于以上特点，使用 Flink 可以解放程序员, 加快编程效率, 把本来需要程序员花大力气手动完成的工作交给框架完成。
当然，在海量数据的批处理方面， Spark 还是具有明显的优势。而且 Spark 的生态更加成熟，也会使其在应用中更为方便。相信随着 Flink 的快速发展和完善，这方面的差距会越来越小。

另外， Spark 2.0 之后新增的 Structured Streaming 流处理引擎借鉴 DataFlow 进行了大量优化，同样做到了低延迟、时间正确性以及精确一次性语义保证； Spark 2.3 以后引入的连续处理（Continuous Processing）模式，更是可以在至少一次语义保证下做到 1 毫秒的延迟。而 Flink自 1.9 版本合并 Blink 以来，在 SQL 的表达和批处理的能力上同样有了长足的进步。
那如果现在要学习一门框架的话，优先选 Spark 还是 Flink 呢？其实我们可以看到，不同的框架各有利弊，同时它们也在互相借鉴、取长补短、不断发展，至于未来是 Spark 还是 Flink、甚至是其他新崛起的处理引擎一统江湖，都是有可能的。作为技术人员，我们应该对不同的架构和思想都有所了解，跳出某个框架的限制，才能看到更广阔的世界。到底 Spark 还是 Flink？