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尚硅谷大数据之flink教程1
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尚硅谷大数据技术之 Flink第一章 Flink 简介 初识 FlinkFlink 起源于 Stratosphere 项目,Stratosphere 是在 2
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尚硅谷大数据技术之 Flink
第一章 Flink 简介
1.1 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
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。
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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。
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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。
这种以流为世界观的架构,获得的最大好处就是具有极低的延迟。
1.2.3 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
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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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第二章 快速上手
2.1 搭建 maven 工程 FlinkTutorial
2.1.1 pom 文件
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