《十堂课学习 Flink SQL》第二章：Flink 基础

本文主要是介绍《十堂课学习 Flink SQL》第二章：Flink 基础，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

第二章是关于 Flink 的基础内容。主要包括 Apache Flink 框架概述；Flink 数据流处理和批处理的基本概念；Flink 编程模型；Table 以及 SQL 的简单介绍。本章节核心在于 Flink 的基本原理以及编程模式，不涉及环境搭建以及项目开发。

2.1 Apache Flink 框架概述

2.1.1 什么是 Flink 以及 Flink 的主要特点

Apache Flink 是一个开源的分布式流式处理框架，旨在处理实时大规模数据流。它提供了高吞吐量、低延迟的数据处理能力，适用于处理无界数据流，同时也支持批处理任务。Flink 的设计目标是在分布式环境中实现容错性、高可用性和高性能的流式数据处理。

Flink 的主要特点包括：

以上图片来自官网截图

特点	描述
Correctness guarantees 正确性保证	状态一致性；事件时间处理；成熟的迟到数据处理
Layered APIs 分层 AP I	基于流 / 批数据的SQL；DataStream API & DataSet API；处理方法ProcessFunction (Time & State)
Operational focus 聚焦运维	灵活部署；高可用；保存点
Scalability 大规模计算	水平扩展架构；支持超大状态；增量检查点机制
Performance 性能卓越	低延迟；高吞吐；内存计算

2.1.2 Flink 工作原理以及主要工作方式

Apache Flink 的工作原理涉及多个关键组件和步骤，以下是 Flink 的基本工作流程：

1. 作业提交：

   • 用户通过 Flink API 编写数据处理程序，形成一个 Flink 作业。这个作业定义了数据的输入源、转换操作和输出目的地。
   • 用户将作业提交给 Flink 集群，可以通过命令行工具、REST API 或 Flink Web UI 进行提交。

2. 作业图构建：

   • Flink 将用户提交的作业转化为一个逻辑执行图，也称为 JobGraph。JobGraph 包括了作业的任务（Tasks）和任务之间的数据流。

3. 任务划分与调度：

   • JobGraph 被拆分为多个任务，这些任务是作业中实际执行的最小单元。任务的划分通常根据数据流的拓扑结构和并行度进行。
   • 任务调度器负责将这些任务分配到 Flink 集群中的 TaskManager 节点上执行。

4. 任务执行：

   • 每个 TaskManager 负责执行一个或多个任务。任务按照指定的并行度运行，处理输入数据并执行用户定义的操作符。
   • 数据流在任务之间流动，触发相应的转换操作。这可以包括数据的过滤、映射、窗口操作等。

5. 状态管理：

   • Flink 允许在任务执行过程中维护状态信息。状态可以是键控状态（针对特定 key 的状态）或操作符状态（全局状态）。
   • Flink 使用状态后端来管理和存储任务的状态，确保在发生故障时可以进行恢复。

6. 检查点（Checkpoint）：

   • 为了实现容错性，Flink 引入了检查点机制。定期生成检查点，保存任务的状态。检查点可以存储在分布式文件系统中，以便在发生故障时进行恢复。

7. 容错与故障恢复：

   • 当 TaskManager 节点发生故障时，Flink 使用检查点来确保作业的状态能够被还原。系统会选择最近的检查点，然后重新启动失败的任务。

8. 数据源与连接器：

   • Flink 可以与各种数据源和系统集成，包括 Apache Kafka、Apache Hadoop、Elasticsearch 等。连接器允许 Flink 无缝地读取和写入不同的数据存储。

9. 任务完成与结果输出：

   • 一旦任务完成，Flink 将结果输出到指定的目的地，可以是文件系统、数据库或其他存储系统。
   • 用户可以监控作业的进度和性能，查看日志以进行故障排除，这可以通过 Flink Web UI 或其他监控工具完成。

2.2 Flink 数据流处理与批处理

在自然环境中，数据的产生原本就是流式的。无论是来自 Web 服务器的事件数据，证券交易所的交易数据，还是来自工厂车间机器上的传感器数据，其数据都是流式的。但是当你分析数据时，可以围绕有界流（bounded）或 无界流（unbounded）两种模型来组织处理数据，当然，选择不同的模型，程序的执行和处理方式也都会不同。

批处理是有界数据流处理的范例。在这种模式下，你可以选择在计算结果输出之前输入整个数据集，这也就意味着你可以对整个数据集的数据进行排序、统计或汇总计算后再输出结果。

流处理 正相反，其涉及无界数据流。至少理论上来说，它的数据输入永远不会结束，因此程序必须持续不断地对到达的数据进行处理。

在 Flink 中，应用程序由用户自定义算子转换而来的流式 data flows 所组成。这些流式 data flows 形成了有向图，以一个或多个源（source）开始，并以一个或多个汇（sink）结束。

事实上，第一章中提到过，Flink 的一个优点在于 流批一体，结合上面的代码可以看出，Flink 处理流数据或批数据的方法基本是一致的。所谓的流处理以及批处理更加强调的是处理的数据特点：有界数据流（批处理）、无界数据流（流处理）。

2.3 Flink 编程模型

Apache Flink 提供了两种主要的编程模式：批处理模式（Batch Processing）和流处理模式（Stream Processing）。这两种模式在 Flink 中有不同的 API 和用法。

1. 批处理模式（Batch Processing）：

在批处理模式下，Flink 处理有界的数据集，类似于传统的批处理作业。主要的 API 是 DataSet API。

• DataSet API：
  • 使用 ExecutionEnvironment 创建一个批处理的执行环境。
  • 通过 readTextFile、fromCollection 等方法读取有界的数据集。
  • 应用一系列的转换操作，例如 map、filter、reduce 等，来对数据进行处理。
  • 最后使用 writeAsText、writeToSocket 等方法将结果输出。

// 注意：以下的代码都属于是伪代码，不能够直接执行。
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataSet<String> input = env.readTextFile("path/to/input");
DataSet<Integer> result = input.map(s -> Integer.parseInt(s)).filter(i -> i % 2 == 0).reduce((i1, i2) -> i1 + i2);result.writeAsText("path/to/output");
env.execute("Batch Processing Job");

2. 流处理模式（Stream Processing）：

在流处理模式下，Flink 处理无界的数据流，支持实时数据处理。主要的 API 是 DataStream API。

• DataStream API：
  • 使用 StreamExecutionEnvironment 创建一个流处理的执行环境。
  • 通过 addSource、socketTextStream 等方法定义数据源。
  • 应用一系列的转换操作，例如 map、filter、keyBy、window 等，来对数据进行处理。
  • 最后使用 print、writeToSocket、addSink 等方法将结果输出。

// 注意：以下的代码都属于是伪代码，不能够直接执行。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> input = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<Integer> result = input.map(s -> Integer.parseInt(s)).filter(i -> i % 2 == 0).keyBy(i -> i % 5).timeWindow(Time.seconds(10)).sum("value");result.print();
env.execute("Stream Processing Job");

在这两种模式下，Flink 提供了类似的操作符，但是在流处理模式下，还引入了一些用于处理无界数据流的新概念，如窗口操作和事件时间处理。用户可以根据任务需求选择合适的编程模式。此外，Flink 还提供了 Table API 和 SQL API，使得用户可以使用类似 SQL 的语法进行数据处理。

2.4 Table API & SQL 介绍

Apache Flink Table API 是一个基于关系型查询的 API，允许用户使用类似 SQL 的语法对数据进行查询和转换。Table API 提供了一种更高层次、更声明式的方式来定义数据处理逻辑，而不需要显式地编写低级的转换和函数。

以下是 Flink Table API 的一些关键特点和用法：

1. 声明式查询语法：

   • 使用 Table API，用户可以通过声明式的查询语法来表达数据处理逻辑，类似于 SQL 查询语句。这使得代码更易读、更易理解。

2. 集成 SQL：

   • Flink Table API 与 Flink SQL 紧密集成，允许用户在代码中嵌入 SQL 查询。这使得开发者可以根据任务需求选择使用 Table API 或直接使用 SQL。

3. 数据源和目的地：

   • Table API 支持各种数据源和目的地，包括文件系统、Apache Kafka、Apache HBase 等。用户可以通过简单的 API 调用来连接和操作这些数据源。

4. 流处理和批处理一致性：

   • Table API 支持流处理和批处理一致的编程模型。用户可以在同一份代码中定义处理逻辑，并根据作业的输入源选择相应的执行模式。

5. 内置函数和操作符：

   • Table API 提供了丰富的内置函数和操作符，例如聚合函数、窗口操作、时间处理等，使用户能够轻松完成各种常见的数据处理任务。

6. 集成现有代码：

   • 开发者可以在 Table API 中集成已有的 Flink DataStream 或 DataSet 代码，实现更灵活的混合编程。

下面是一个简单的示例，演示如何使用 Flink Table API 对流数据进行查询：

// 注意：以下的代码都属于是伪代码，不能够直接执行。
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);// 创建一个DataStream
DataStream<MyEvent> inputStream = env.addSource(new MyEventSource());// 将DataStream注册为表
Table myTable = tableEnv.fromDataStream(inputStream, "timestamp, user, product");// 使用Table API进行查询
Table resultTable = myTable.groupBy("user").select("user, product.count as itemCount");// 将结果输出到Sink
tableEnv.toRetractStream(resultTable, Row.class).print();env.execute("Table API Example");

这个示例演示了如何使用 Table API 对流数据进行分组、聚合，并输出结果。 Table API 提供了更高层次的抽象，使得开发者能够以一种更直观的方式进行数据处理。

以上的代码主要意图在于简单描述编程模型，均不能正常执行，后面的章节我们以示例的方式详细介绍。

2.5 本章小结

第二章节仍然是准备过程，相关的知识储备非常重要，不一定要求能背诵，但是略微了解、有点印象对于接下来的进一步学习很有作用。此外也是面试官喜欢问的问题。原因很简单，面试官无法让你现场秀一段代码，但是可以通过询问这些问题看看应聘者的基础是否扎实。一般通过这一关以后，才会继续问项目开发相关的内容，让应聘者描述一下自己负责的项目以及主要的架构与技术等等。

Smileyan
2023.11.25 0:45

这篇关于《十堂课学习 Flink SQL》第二章：Flink 基础的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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