什么是 Flink | Flink 教程

#什么是 Flink
##初识 Flink
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 年 4 月 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 年 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](/media/editor/mx_screencap_20220720_063406_20220720063415357082.png "flink logo")
 
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。
 
![flink](/media/editor/mx_screencap_20220720_063847_20220720063852553476.png)
##Flink 的重要特点
###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：
 
![spark streaming](/media/editor/mx_screencap_20220720_064250_20220720064254328559.png "spark streaming")
 
事件驱动型：
 
![flink event driver](/media/editor/mx_screencap_20220720_064342_20220720064345162568.png "flink event driver")
###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。
 
![flink stream](/media/editor/mx_screencap_20220720_064855_20220720064910506414.jpg "flink stream")
###分层 api
![flink 分层api](/media/editor/mx_screencap_20220720_065009_20220720065015156512.jpg "flink 分层api")
 
最底层级的抽象仅仅提供了有状态流，它将通过过程函数（Process Function）被嵌入到 DataStream API 中。底层过程函数（Process Function） 与 DataStream API 相集成，使其可以对某些特定的操作进行底层的抽象，它允许用户可以自由地处理来自一个或多个数据流的事件，并使用一致的容错的状态。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，而是针对核心 API（Core APIs）进行编程，比如 DataStream API（有界或无界流数据）以及 DataSet API（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），窗口操作（windows）等等。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，其中表可能会动态变化（在表达流数据时）。Table API 遵循（扩展的）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、project、join、group-by、aggregate 等。Table API 程序声明式地定义了什么逻辑操作应该执行，而不是准确地确定这些操作代码的看上去如何。
 
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，其仍不如核心 API 更具表达能力，但是使用起来却更加简洁（代码量更少）。除此之外，Table API 程序在执行之前会经过内置优化器进行优化。
 
你可以在表与 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 作为批处理还不是主流，不如 Spark 成熟，所以 DataSet 使用的并不是很多。Flink Table API 和 Flink SQL 也并不完善，大多都由各大厂商自己定制。所以我们主要学习 DataStream API 的使用。实际上 Flink 作为最接近 Google DataFlow 模型的实现，是流批统一的观点，所以基本上使用 DataStream 就可以了。
 
**Flink 几大模块**
- Flink Table & SQL(还没开发完)
- Flink Gelly(图计算)
- Flink CEP(复杂事件处理)

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