学习flink概述入门篇_flink web

一、Flink概述

1、技术发展趋势

（1）2020年，在整个大数据领域，Flink可算是火得一塌糊，不但将阿里Blink中的大部分特性merge到社区的Flink中，使得Flink在流式实时计算领域更是一骑绝尘，让其他实时计算框架只能望其项背

（2）目前Flink根本看不到其他的对手！同时Flink新版本又完美的兼容Hive，使得Flink在离线计算也快马加鞭，飞速赶超，完美实现批流统一，甚至很多有人称2020年为批流统一元年！、

2、Flink简介

（1）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

（2）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

3、Flink的历史

（1）早在 2008 年，Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目， 在 2014 被 Apache 孵化器所接受，然后迅速地成为了 ASF（Apache Software Foundation）的顶级项目之一

（2）Flink的商业公司 Data Artisans，位于柏林的，公司成立于2014年，共获得两轮融资共计650万欧。该公司旨在为企业提供大规模数据处理解决方案，使企业可以管理和部署实时数据，实时反馈数据，做更快、更精准的商业决策

（3）目前，ING, Netflix 和 Uber 等企业都通过 Data Artisans 的 Apache Flink 平台部署大规模分布式应用，如实时数据分析、机器学习、搜索、排序推荐和欺诈风险等

2019年1月8日，阿里巴巴以 9000 万欧元收购该公司！

4、Flink的特点

• 批流统一
• 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处
• 支持带有事件时间的窗口（Window）操作
• 支持有状态计算的Exactly-once语义
• 支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、count、session窗口操作
• 支持具有Backpressure功能的持续流模型
• 支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
• 支持迭代计算
• Flink在JVM内部实现了自己的内存管理
• 支持程序自动优化：避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存

5、传统Lambda架构的存在的问题

Storm

Spark Streaming

存在的问题：

• 处理延迟较高
• 对状态的支持不完美
• 对窗口的支持不灵活
• 不支持EventTime

Flink    

实时未来技术要求：

• 高吞吐
• 在压力下保持正确
• 操作简单
• 延迟低
• 时间正确、语义化窗口

6、Flink架构简介

JobManager

（1）也称之为Master，用于协调分布式执行，它用来调度task，协调检查点，协调失败时恢复等

（2）Flink运行时至少存在一个master，如果配置高可用模式则会存在多个master，它们其中有一个是leader，而其他的都是standby

TaskManager：

（1）也称之为Worker，用于执行一个dataflow的task、数据缓冲和Data Streams的数据交换，Flink运行时至少会存在一个TaskManager

（2）JobManager和TaskManager可以直接运行在物理机上，或者运行YARN这样的资源调度框架

（3）TaskManager通过网络连接到JobManager，通过RPC通信告知自身的可用性进而获得任务分配

7、SparkStreaming和Flink的角色对比

二、Flink搭建

1、standalone模式

standalone模式是Flink自带的分布式集群模式，不依赖其他的资源调度框架

2、部署standalone模式

（1）下载flink安装包，下载地址https://flink.apache.org/downloads.html

（2）上传flink安装包到Linux服务器上、解压flink安装包

[root@Master module]# tar -xvf flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz -C /module

（3）修改conf目录下的flink-conf.yaml配置文件

[root@Master module]# cd flink-1.12.1/conf/
 
[root@Master conf]# vim flink-conf.yaml
 
#指定jobmanager的地址
jobmanager.rpc.address:Master
 
#指定taskmanager的可用槽位的数量
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2

（5）将配置好的Flink拷贝到其他节点

[root@Master module]# scp -r flink-1.12.1/ Slave01:$PWD
[root@Master module]# scp -r flink-1.12.1/ Slave02:$PWD

（6）执行启动脚本

[root@Master flink-1.12.1]# bin/start-cluster.sh
 
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host Master.
Starting taskexecutor daemon on host Slave01.
Starting taskexecutor daemon on host Slave02.

（8）访问：http://master.apache.com:8081/

3、flink的Web UI页面讲解

（1）在主页面的Available Task Slots（节点槽数数，我这里有2个槽）数量显示为Available Task Slots：2

（2）在主页面的Running Jobs（表示正在运行的job，我这里没有正在运行的job）数量显示为Running Jobs：0

（3）在主页面的Task Managers，查看可用的槽有几个？这里的类目有：

192.168.242.104:33214-32da38
akka.tcp：//flink@192.168.242.104：33214 / user / rpc / taskmanager_0	43606	21-02-02 17:40:11	2	2	1个	973兆字节	512兆字节	512兆字节
192.168.242.104:45007-e982f0
akka.tcp：//flink@192.168.242.104：45007 / user / rpc / taskmanager_0	40185	21-02-02 17:40:11	2	2	1个	973兆字节	512兆字节	512兆字节
192.168.242.103:33177-7df92b
akka.tcp：//flink@192.168.242.103：33177 / user / rpc / taskmanager_0	35815	21-02-02 17:40:11	2	2	1个	973兆字节	512兆字节	512兆字节
192.168.242.103:46633-c6fdf8
akka.tcp：//flink@192.168.242.103：46633 / user / rpc / taskmanager_0	33584	21-02-02 17:40:11	2	2	1个	973兆字节	512兆字节	512兆字节
 
 
 

• 路径，ID（Path，id）
• 数据口（Data，Port）
• 最后的心跳（Last Heartbeat）
• 所有的插槽（All Slots）
• 空闲插槽（Free Slots）
• CPU核心（CPU cores）
• 物理MEM（Physicay MEM）
• JVM堆大小（JVM Heap size）
• Flink托管MEM（Flink Managed MEM）

（4）查看task-manager详情信息

http://master.apache.com:8081/#/task-manager/192.168.242.103:46633-c6fdf8/metrics

（5）提交任务（2种方式）

第1种，通过命令行提交

​ bin/flink run -m Master:8081 -p 4 -c org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCount examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --hostMaster --port 8888 ​

第2种，通过web页面提交

在主页面的Submit New Job，进行提交，提交Flink任务，步骤如下：

（1）方法jobManager所在节点的8081端口，点击Submint New Job。方法jobManager所在节点的8081端口，点击Submint New Job



（2）点击Add New 上传Jar包，这个示例jar包在官方给的example目录下（提交SocketWindowWordCount.jar文件）

（3）编辑提交的信息，在设置图标指定路径参数为：--hostname Master --port 8888，这里并行度参数为：3

参数说明：

（4）提交之前需要在linux环境下，执行命令：nc -lk 8888   

（5）提交后，路径为：http://master.apache.com:8081/#/job/d48df62b819a870e8741746b246007e7/overview，打印出来的信息

（6）在命令行输入生产的数据，而真正运行的是在http://master.apache.com:8081/#/task-manager/192.168.242.103:46633-c6fdf8/stdout

终止job任务，在http://master.apache.com:8081/#/job/0280580f1ef739ee9eaa61d29890d5e5/overview的Cancel Job按钮

停止任务后，它的资源占用的槽就会释放

三、准备环境

（1）在window环境下的cmd窗口下，执行该命令，生成flink（java语言）项目模板

mvn archetype:generate  -DarchetypeGroupId=org.apache.flink -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java -DarchetypeVersion=1.12.0 -DgroupId=cn._51doit.flink -DartifactId=flink-java -Dversion=1.0 -Dpackage=cn._51doit.flink -DinteractiveMode=false
 
 

（2）打开idea工具以open方式打开该项目模板

（3）删除BatchJob、StreamingJob代码

四、DataFlow编程模型

1、概述：

Flink提供了不同级别的编程抽象

2、如何实现对分布式的数据进行流式计算和离线计算？

通过调用抽象的数据集调用算子构建DataFlow，就可以实现对分布式的数据进行流式计算和离线计算

3、DataSet与DataStream抽象数据集如何区分？

说明：他们都有共同的方法