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大数据之flink

第一章 Flink 简介

 

1.1 初识 Flink

作为一名开发人员第一步便是浏览一下技术官网,Flink官网 。Flink 起源于 Stratosphere 项目,Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林 的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目,2014 4 Stratosphere 的 代 码被 复制 并捐赠 给了 Apache 软件基 金会, 参加 这个 孵化项 目的 初始 成员 是 Stratosphere 系统的核心开发人员,2014 12 月,Flink 一跃成为 Apache 软件基金 会的顶级项目。 在德语中,Flink 一词表示快速和灵巧,项目采用一只松鼠的彩色图案作为 logo, 这不仅是因为松鼠具有快速和灵巧的特点,还因为柏林的松鼠有一种迷人的红棕色, 而 Flink 的松鼠 logo 拥有可爱的尾巴,尾巴的颜色与 Apache软件基金会的 logo 颜 色相呼应,也就是说,这是一只 Apache 风格的松鼠。



Flink Logo在德语中,Flink 一词表示快速和灵巧,项目采用一只松鼠的彩色图案作为 logo,这不仅是因为松鼠具有快速和灵巧的特点,还因为柏林的松鼠有一种迷人的红棕色, 而 Flink 的

 松鼠 logo 拥有可爱的尾巴, 尾巴的颜色与 Apache 软件基金会的 logo 颜色相呼应,也就是说,这是一只 Apache 风格的松鼠。

Flink 项目的理念是:“Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架”。

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。

1.2 Flink 的重要特点

1.2.1 事件驱动型(Event-driven)

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。与之不同的就是 SparkStreaming 微批次,如图:

事件驱动型:

1.2.2 流与批的世界观

批处理的特点是有界、持久、大量,非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作,一般用于离线统计。

流处理的特点是无界、实时,  无需针对整个数据集执行操作,而是对通过系统传输的每个数据项执行操作,一般用于实时统计。

在spark的世界观中,一切都是由批次组成的,离线数据是一个大批次,而实时数据是由一个一个无限的小批次组成的。

而在flink的世界观中,一切都是由流组成的,离线数据是有界限的流,实时数据是一个没有界限的流,这就是所谓的有界流和无界流。

无界数据流:无界数据流有一个开始但是没有结束,它们不会在生成时终止并提供数据,必须连续处理无界流,也就是说必须在获取后立即处理event。对于无界数据流我们无法等待所有数据都到达,因为输入是无界的,并且在任何时间点都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序(例如事件发生的顺序)获取event,以便能够推断结果完整性。

有界数据流:有界数据流有明确定义的开始和结束,可以在执行任何计算之前通过获取所有数据来处理有界流,处理有界流不需要有序获取,因为可以始终对有界数据集进行排序,有界流的处理也称为批处理。

1.2.3 分层 api

Flink 根据抽象程度分层,提供了三种不同的 API。每一种 API 在简洁性和表达力上有着不同的侧重,并且针对不同的应用场景。

下文中,我们将简要描述每一种 API 及其应用,并提供相关的代码示例。

ProcessFunction

ProcessFunction 是 Flink 所提供的最具表达力的接口。ProcessFunction 可以处理一或两条输入数据流中的单个事件或者归入一个特定窗口内的多个事件。它提供了对于时间和状态的细粒度控制。开发者可以在其中任意地修改状态,也能够注册定时器用以在未来的某一时刻触发回调函数。因此,你可以利用 ProcessFunction 实现许多有状态的事件驱动应用所需要的基于单个事件的复杂业务逻辑。

下面的代码示例展示了如何在 KeyedStream 上利用 KeyedProcessFunction 对标记为 START 和 END 的事件进行处理。当收到 START 事件时,处理函数会记录其时间戳,并且注册一个时长4小时的计时器。如果在计时器结束之前收到 END 事件,处理函数会计算其与上一个 START 事件的时间间隔,清空状态并将计算结果返回。否则,计时器结束,并清空状态。

  1. /**
  2. * 将相邻的 keyed START 和 END 事件相匹配并计算两者的时间间隔
  3. * 输入数据为 Tuple2<String, String> 类型,第一个字段为 key 值,
  4. * 第二个字段标记 START 和 END 事件。
  5. */
  6. public static class StartEndDuration
  7. extends KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, String>, Tuple2<String, Long>> {
  8. private ValueState<Long> startTime;
  9. @Override
  10. public v
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