Flink是什么？Flink技能先容
官方参考资料：Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams | Apache FlinkFlink是一个分布式流处置惩罚和批处置惩罚计算框架，具有高性能、容错性和灵活性。以下是关于Flink技能的详细先容：
一、Flink概述
[*]定义：Flink是一个开源的流处置惩罚框架，最初由柏林工业大学的研究人员开发，并在2014年成为Apache软件基金会的一个顶级项目。其核心目的是在数据流上举行有状态的计算。
[*]根本数据模型：Flink的根本数据模型是数据流。流可以是无边界的无穷流，即一般意义上的流处置惩罚；也可以是有边界的有限流，即批处置惩罚。因此，Flink用一套架构同时支持了流处置惩罚和批处置惩罚。
[*]应用场景：Flink广泛应用于金融、电信、电子商务等领域，用于实时数据分析、监控、事件处置惩罚等场景。
二、Flink的特点
[*]实时流处置惩罚：Flink专为实时数据处置惩罚计划，可以或许以极低的延长处置惩罚无界数据流。
[*]高吞吐和低延长：Flink可以或许每秒处置惩罚数百万个事件，具有毫秒级的延长。
[*]容错性：Flink提供了强大的容错机制，可以或许在节点故障时包管数据处置惩罚的同等性和正确性。
[*]可伸缩性：Flink计划为高度可伸缩，可以从单个应用扩展到数千个核心。
[*]状态管理：Flink支持有状态的计算，可以或许基于之前数据的计算效果（状态）举行后续计算，提高了计算服从。
[*]丰富的API和毗连器：Flink提供了多种编程API（如DataStream API、Table API和SQL API）和毗连器，可以方便地与各种数据源和存储系统举行集成。
[*]支持多种编程语言：固然Flink主要是用Java编写的，但它也支持Scala、Python等其他编程语言。
三、Flink的核心架构
Flink接纳分层的架构计划，自上而下分别是API & Libraries层、Runtime核心层以及物理摆设层：
[*]API & Libraries层：主要提供了编程API和顶层类库。编程API包括用于流处置惩罚的DataStream API和用于批处置惩罚的DataSet API。顶层类库包括用于复杂事件处置惩罚的库、用于结构化数据查询的SQL & Table库，以及基于批处置惩罚的机器学习库和图形处置惩罚库。
[*]Runtime核心层：是Flink分布式计算框架的核心实现层，包括作业转换、使命调度、资源分配、使命执行等功能。基于这一层的实现，可以在流式引擎下同时运行流处置惩罚程序和批处置惩罚程序。
[*]物理摆设层：用于支持在不同平台上摆设应用。Flink不仅可以运行在包括YARN、Kubernetes在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立摆设。在启用高可用选项的环境下，它不存在单点失效问题。
四、Flink的核心组件
Flink的核心架构中包含两个重要角色：JobManager和TaskManager，它们构成了一个典范的Master-Slave架构。
[*]JobManager：Flink集群的主节点，负责接收和处置惩罚用户提交的作业。具体职责包括剖析和验证用户提交的作业、生成执行计划、将作业图分发给TaskManager、协调使命的调度和执行、管理作业的状态和元数据信息等。
[*]TaskManager：Flink集群的工作节点，负责执行具体的使命。每个TaskManager可以运行多个使命（子使命），每个子使运气行在一个单独的线程中，共享TaskManager的资源。具体职责包括接收并执行JobManager分配的使命、负责使命的数据处置惩罚、状态管理、故障恢复等操作，以及将处置惩罚效果返回给JobManager。
五、Flink的关键特性
[*]Checkpoint机制：Flink实现了分布式同等性的快照，从而提供了exactly-once的语义。这意味着在发生故障时，Flink可以确保数据处置惩罚的同等性和正确性。
[*]Watermark机制：Flink实现了watermark的机制，办理了基于事件时间处置惩罚时的数据乱序和数据迟到的问题。
[*]窗口函数：Flink提供了一套开箱即用的窗口操作，包括滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等，还支持非常灵活的自定义窗口以满足特别业务的需求。
六、Flink的发展历史
[*]Stratosphere项目：Flink最初被称为Stratosphere，是一个旨在开发下一代大数据分析平台的研究项目。
[*]Apache孵化器：2014年3月，Flink作为Stratosphere的一个分支，以版本v0.9的身份成为Apache孵化器项目。
[*]Apache顶级项目：同年12月，Flink被担当为Apache的顶级项目，并在2015年发布了第一个版本v0.9.1。
[*]功能扩展：随着大数据和实时数据处置惩罚需求的增长，Flink在其后续版本中到场了对流式处置惩罚的支持，并引入了很多扩展功能，如复杂事件处置惩罚、图计算、机器学习等。
[*]阿里巴巴的Blink：2015年，阿里巴巴开始尝试使用Flink，并基于此构建了Blink计算平台。2019年1月，阿里云宣布将Blink开源给Apache Flink社区，之后Blink的代码被渐渐归并到Flink的主分支上，成为Flink的一部分。
七、Flink的未来展望
随着大数据和实时数据处置惩罚需求的不停增长，Flink将继续在实时数据处置惩罚和分析领域发挥重要作用。预计在未来，Flink将不停引入新的功能和优化，以提供更强大的数据处置惩罚能力和更好的用户体验。
综上所述，Flink是一个功能强大、灵活且高效的分布式流处置惩罚和批处置惩罚计算框架，具有广泛的应用前景和发展潜力。
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