Flink系列文章
第01講：Flink 的應用場景和架構模型
第02講：Flink 入門程序 WordCount 和 SQL 實現
第03講：Flink 的編程模型與其他框架比較
你好，歡迎來到第 01 課時，本課時我們主要介紹 Flink 的應用場景和架構模型。
實時計算最好的時代
在過去的十年里，面向數據時代的實時計算技術接踵而至。從我們最初認識的 Storm，再到 Spark 的異軍突起，迅速占領了整個實時計算領域。直到 2019 年 1 月底，阿里巴巴內部版本 Flink 正式開源！一石激起千層浪，Flink 開源的消息立刻刷爆朋友圈，整個大數據計算領域一直以來由 Spark 獨領風騷，瞬間成為兩強爭霸的時代。
Apache Flink（以下簡稱 Flink）以其先進的設計理念、強大的計算能力備受關注，如何將 Flink 快速應用在生產環境中，更好的與現有的大數據生態技術完美結合，充分挖掘數據的潛力，成為了眾多開發者面臨的難題。
Flink 實際應用場景
Flink 自從 2019 年初開源以來，迅速成為大數據實時計算領域炙手可熱的技術框架。作為 Flink 的主要貢獻者阿里巴巴率先將其在全集團進行推廣使用，另外由於 Flink 天然的流式特性，更為領先的架構設計，使得 Flink 一出現便在各大公司掀起了應用的熱潮。
阿里巴巴、騰訊、百度、字節跳動、滴滴、華為等眾多互聯網公司已經將 Flink 作為未來技術重要的發力點，迫切地在各自公司內部進行技術升級和推廣使用。同時，Flink 已經成為 Apache 基金會和 GitHub 社區最為活躍的項目之一。
我們來看看 Flink 支持的眾多應用場景。
實時數據計算
如果你對大數據技術有所接觸，那么下面的這些需求場景你應該並不陌生：
阿里巴巴每年雙十一都會直播，實時監控大屏是如何做到的？
公司想看一下大促中銷量最好的商品 TOP5？
我是公司的運維，希望能實時接收到服務器的負載情況？
......
我們可以看到，數據計算場景需要從原始數據中提取有價值的信息和指標，比如上面提到的實時銷售額、銷量的 TOP5，以及服務器的負載情況等。
傳統的分析方式通常是利用批查詢，或將事件（生產上一般是消息）記錄下來並基於此形成有限數據集（表）構建應用來完成。為了得到最新數據的計算結果，必須先將它們寫入表中並重新執行 SQL 查詢，然后將結果寫入存儲系統比如 MySQL 中，再生成報告。
Apache Flink 同時支持流式及批量分析應用，這就是我們所說的批流一體。Flink 在上述的需求場景中承擔了數據的實時采集、實時計算和下游發送。
實時數據倉庫和 ETL
ETL（Extract-Transform-Load）的目的是將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之后加載到數據倉庫的過程。
傳統的離線數據倉庫將業務數據集中進行存儲后，以固定的計算邏輯定時進行 ETL 和其他建模后產出報表等應用。離線數據倉庫主要是構建 T+1 的離線數據，通過定時任務每天拉取增量數據，然后創建各個業務相關的主題維度數據，對外提供 T+1 的數據查詢接口。
上圖展示了離線數據倉庫 ETL 和實時數據倉庫的差異，可以看到離線數據倉庫的計算和數據的實時性均較差。數據本身的價值隨着時間的流逝會逐步減弱，因此數據發生后必須盡快的達到用戶的手中，實時數倉的構建需求也應運而生。
實時數據倉庫的建設是“數據智能 BI”必不可少的一環，也是大規模數據應用中必然面臨的挑戰。
Flink 在實時數倉和實時 ETL 中有天然的優勢：
- 狀態管理，實時數倉里面會進行很多的聚合計算，這些都需要對於狀態進行訪問和管理，Flink 支持強大的狀態管理；
- 豐富的 API，Flink 提供極為豐富的多層次 API，包括 Stream API、Table API 及 Flink SQL；
- 生態完善，實時數倉的用途廣泛，Flink 支持多種存儲（HDFS、ES 等）；
- 批流一體，Flink 已經在將流計算和批計算的 API 進行統一。
事件驅動型應用
你是否有這樣的需求：
我們公司有幾萬台服務器，希望能從服務器上報的消息中將 CPU、MEM、LOAD 信息分離出來做分析，然后觸發自定義的規則進行報警？
我是公司的安全運維人員，希望能從每天的訪問日志中識別爬蟲程序，並且進行 IP 限制？
......
事件驅動型應用是一類具有狀態的應用，它從一個或多個事件流提取數據，並根據到來的事件觸發計算、狀態更新或其他外部動作。
在傳統架構中，我們需要讀寫遠程事務型數據庫，比如 MySQL。在事件驅動應用中數據和計算不會分離，應用只需訪問本地（內存或磁盤）即可獲取數據，所以具有更高的吞吐和更低的延遲。
Flink 的以下特性完美的支持了事件驅動型應用：
- 高效的狀態管理，Flink 自帶的 State Backend 可以很好的存儲中間狀態信息；
- 豐富的窗口支持，Flink 支持包含滾動窗口、滑動窗口及其他窗口；
- 多種時間語義，Flink 支持 Event Time、Processing Time 和 Ingestion Time；
- 不同級別的容錯，Flink 支持 At Least Once 或 Exactly Once 容錯級別。
小結
Apache Flink 從底層支持了針對多種不同場景的應用開發。
Flink 的主要特性包括：批流一體、Exactly-Once、強大的狀態管理等。同時，Flink 還支持運行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在內的多種資源管理框架上。阿里巴巴已經率先將 Flink 在全集團進行推廣使用，事實證明，Flink 已經可以擴展到數千核心，其狀態可以達到 TB 級別，且仍能保持高吞吐、低延遲的特性。
因此，Flink 已經成為我們在實時計算的領域的第一選擇。
Flink 的架構模型
Flink 的分層模型
Flink 自身提供了不同級別的抽象來支持我們開發流式或者批量處理程序，上圖描述了 Flink 支持的 4 種不同級別的抽象。
對於我們開發者來說，大多數應用程序不需要上圖中的最低級別的 Low-level 抽象，而是針對 Core API 編程， 比如 DataStream API（有界/無界流）和 DataSet API （有界數據集）。這些流暢的 API 提供了用於數據處理的通用構建塊，比如各種形式用戶指定的轉換、連接、聚合、窗口、狀態等。
Table API 和 SQL 是 Flink 提供的更為高級的 API 操作，Flink SQL 是 Flink 實時計算為簡化計算模型，降低用戶使用實時計算門檻而設計的一套符合標准 SQL 語義的開發語言。
Flink 的數據流模型
Flink 程序的基礎構建模塊是流（Streams）與轉換（Transformations），每一個數據流起始於一個或多個 Source，並終止於一個或多個 Sink。數據流類似於有向無環圖（DAG）。
我們以一個最經典的 WordCount 計數程序舉例：
在上圖中，程序消費 Kafka 數據，這便是我們的 Source 部分。
然后經過 Map、Keyby、TimeWindow 等方法進行邏輯計算，該部分就是我們的 Transformation 轉換部分，而其中的 Map、Keyby、TimeWindow 等方法被稱為算子。通常，程序中的轉換與數據流中的算子之間存在對應關系，有時一個轉換可能包含多個轉換算子。
最后，經過計算的數據會被寫入到我們執行的文件中，這便是我們的 Sink 部分。
實際上面對復雜的生產環境，Flink 任務大都是並行進行和分布在各個計算節點上。在 Flink 任務執行期間，每一個數據流都會有多個分區，並且每個算子都有多個算子任務並行進行。算子子任務的數量是該特定算子的並行度****（Parallelism），對並行度的設置是 Flink 任務進行調優的重要手段，我們會在后面的課程中詳細講解。
從上圖中可以看到，在上面的 map 和 keyBy/window 之間，以及 keyBy/window 和 Sink 之間，因為並行度的差異，數據流都進行了重新分配。
Flink 中的窗口和時間
窗口和時間是 Flink 中的核心概念之一。在實際成產環境中，對數據流上的聚合需要由窗口來划定范圍，比如“計算過去的 5 分鍾”或者“最后 100 個元素的和”。
Flink 支持了多種窗口模型比如滾動窗口（Tumbling Window）、滑動窗口（Sliding Window）及會話窗口（Session Window）等。
下圖展示了 Flink 支持的多種窗口模型：
同時，Flink 支持了事件時間（Event Time）、攝取時間（Ingestion Time）和處理時間（Processing Time）三種時間語義用來滿足實際生產中對於時間的特殊需求。
其他
此外，Flink 自身還支持了有狀態的算子操作、容錯機制、Checkpoint、Exactly-once 語義等更多高級特性，來支持用戶在不同的業務場景中的需求。
總結
本課時從實時計算的背景入手介紹了當前實時計算的發展歷程，Flink 作為實時計算領域的一匹黑馬，先進的設計思想、強大的性能和豐富的業務場景支持，已經是我們開發者必須要學習的技能之一，Flink 已經成為實時計算領域最鋒利的武器！
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