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Flink基础讲义 PDF 下蝲

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相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

�W�一�?Flink��介【了解�?/div>
1.1.Flink的引�?/div>
�q�几�q�大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm�Q�以及后来的 Spark�Q�他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计��的先河�Q�也以内存�ؓ赌注�Q�赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或��的掩盖了其他分布式计算的系�l��n影。就�?Flink�Q�也��在�q�个时候默默的发展着�?/div>
在国外一些社区，有很多�h��大数据的计��引擎分成了 4 代，当然�Q�也有很多�h不会认同。我们先姑且�q�么认�ؓ和讨论�?/div>
首先�W�一代的计算引擎�Q�无疑就�?Hadoop 承蝲�?MapReduce。这里大家应该都不会�?MapReduce 陌生�Q�它?y��u)��计��分��Z��个阶�D�，分别�?Map �?Reduce。对于上层应用来��_��׃��得不��x��设法��L��分算法，甚至于不得不在上层应用实现多�?Job 的串联，以完成一个完整的��法�Q�例如�P代计��?/div>
�׃��q�样的弊端，催生了支�?DAG 框架的��生。因此，支持 DAG 的框架被划分为第二代计算引擎。如 Tez 以及更上层的 Oozie。这里我们不�ȝ��I�各�U?DAG 实现之间的区别，不过对于当时�?Tez �?Oozie 来说�Q�大多还是批处理的�Q务�?/div>
接下来就是以 Spark ��Z��表的�W�三代的计算引擎。第三代计算引擎的特点主要是 Job 内部�?DAG 支持�Q�不跨越 Job�Q�，以及��的实时计��。在�q�里�Q�很多�h也会认�ؓ�W�三代计��引擎也能够很好的运行批处理�?Job�?/div>
随着�W�三代计��引擎的出现�Q�促�q�了上层应用快速发展，例如各种�q�代计算的性能以及�Ҏ(gu��)��计算�?SQL �{�的支持。Flink 的诞生就被归在了�W�四代。这应该主要表现�?Flink �Ҏ(gu��)��计算的支持，以及更一步的实时性上面。当�?Flink 也可以支�?Batch 的�Q务，以及 DAG 的运��?/div>

大数据的4代计��引�?nbsp;

�W?代： Hadoop MapReduc批处�?Mapper、Reducer 2.

�W?代： DAG框架�Q�Oozie 、Tez�Q�，Tez + MapReduce 批处�?1个Tez = MR(1) + MR(2) + ... + MR(n) 相比MR效率有所提升

�W?代： Spark 批处理、流处理、SQL高层API支持自带DAG 内存�q�代计算、性能较之前大�q�提

�W?代： Flink 批处理、流处理、SQL高层API支持自带DAG ��式计算性能更高、可靠性更�?/div>

首先�Q�我们可以通过下面的性能��试初步了解两个框架的性能区别�Q�它们都可以��Z��内存计算框架�q�行实时计算�Q�所以都拥有非常好的计算性能。经�q�测试，Flink计算性能上略好�?/div>

��试环境�Q?nbsp;

1.CPU�Q?000个；

2.内存�Q�单�?28GB�Q?nbsp;

3.版本�Q�Hadoop 2.3.0�Q�Spark 1.4�Q�Flink 0.9

4.数据�Q?00MB�Q?GB�Q?TB�Q?nbsp;

5.��法�Q�K-means�Q�以�I�间中K个点��Z��心进行聚�c�，�Ҏ(gu��)��靠近它们的对象归�c�R��通过�q�代的方法，逐次更新各聚�c�M��心的��|��直至得到最好的聚类�l�果�?nbsp;

6.�q�代�Q�K=10�Q?�l�数�?nbsp;

Spark和Flink全部都运行在Hadoop YARN上，性能为Flink > Spark > Hadoop(MR)�Q��P代次数越多越明显�Q�性能上，Flink优于Spark和Hadoop最主要的原因是Flink支持增量�q�代�Q�具有对�q�代自动优化的功�?/div>

Flink和spark的差�?/div>

SparkStreaming Flink

定义 �Ҏ(gu��)��的分布式数据集�Q��ƈ非真正的实时计算真正的流计算�Q�就像storm一��P��

但flink同时支持有限的数据流计算�Q�批处理�Q?/div>
高容�?span style="white-space:pre"> ��Z��RDD�?checkpoint,比较沉重 checkpoint�Q�快照）,非常轻量�U?/div>
内存��理 JVM相关操作暴露�l�用�?span style="white-space:pre"> Flink在JVM中实现的是自��q��内存��理

延时中等100ms �?0ms

1.2.什么是Flink

Flink��h��于Stratosphere��目�Q�Stratosphere是在2010~2014�q�由3所地处柏林的大学和�Ƨ洲的一些其他的大学共同�q�行的研�I��目，2014�q?月Stratosphere的代码被复制�q�捐赠给了Apache软�g基金会，参加�q�个孵化��目的初始成员是Stratosphere�pȝ��的核心开发�h员，2014�q?2月，Flink一跃成为Apache软�g基金会的��目�?/div>
在�d语中�Q�Flink一词表�C�快速和灵��y�Q�项目采用一只松鼠的彩色图案作�ؓlogo�Q�这不仅是因为松鼠具有快速和灵��y的特点，�q�因为柏林的��N��有一�U�迷人的�U�棕�Ԍ��而Flink的松鼠logo拥有可爱的尾��_��ַ�的颜色与Apache软�g基金会的logo颜色相呼应，也就是说�Q�这是一只Apache风格的松鼠�?/div>

�?Flink Logo

Flink主页在其�剙��展示了该��目的理念：“Apache Flink是�ؓ分布式、高性能、随时可用以及准��的��处理应用程序打造的开源流处理框架”�?/div>
Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于�Ҏ(gu��)��界和有界数据��进行有状态计��。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�Q意规模来执行计算�?/div>

1.3.Flink��处理特�?/div>
1)支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理

2)支持带有事�g旉��的窗口（Window�Q�操�?/div>
3)支持有状态计��的Exactly-once语义

4)支持高度灉|��的窗口（Window�Q�操作，支持��Z��time、count、session�Q�以及data-driven的窗口操�?/div>
5)支持��h��背压功能的持�l�流模型

6)支持��Z��轻量�U�分布式快照�Q�Snapshot�Q�实现的定w��

7)一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理

8)Flink在JVM内部实现了自��q��内存��理

9)支持�q�代计算

10)支持�E�序自动优化�Q�避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作�Q�中间结果有必要�q�行�~�存

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