《十堂课学习 Flink SQL》第二章：Flink 基础

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