一、Flink简介

1. Fink的引入

大数据的计算引擎，发展过程有四个阶段

• 第一代：Hadoop的MapReduce，批处理，中间结果放在HDFS上也就是硬盘上，速度很慢，效率很低
• 第二代：支持DAG（有向无环图），Tez和Oozie，批处理
• 第三代：内存计算，Spark，支持批处理和流（实时）处理，比MR快100倍以上
• 第四代：Flink，真正的流批一体，比Spark更快

2.Flink简介

Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

Flink的官网：https://flink.apache.org/

基于数据流的状态计算

3.支持的编程语言

Flink对java、scala、python都提供支持，但是Flink使用java开发，最适合java，课程以java语言为例。

4.Flink的特性

Flink是一个计算框架和分布式的计算处理引擎，基于对流（实时、无界）和批（离散、有界）数据进行有状态的计算，它可以通过集群以内存进行任意规模的数据计算。

• 高吞吐、低延迟、高性能
• 支持带有事件的窗口（window）操作
• 支持有状态的计算
• 内存计算
• 迭代计算

5.Flink四大基石

• 校验点Checkpoint
• 状态State
• Time时间
• 窗口Window

6.批处理和流处理

• 批处理：有界、持久、大量，处理引擎：MR、SparkSQL、Flink DataSet现在合并为DataStream
• 流处理：无界、实时、持续，处理引擎：Spark Streaming，Flink DataSteam

二、Flink的架构

1.Flink的角色

• JobManager

  也叫做Master，用于协调分布式执行、调度任务（task）、协调校验点、协调失败时的恢复，可以配置为高可用（HA），当配置高可用时，只有一台是active，其他的为standby

• TaskManager

  也叫做worker，用于执行计算任务，进行数据缓存和交换，至少得有一个worker

2.编程模型

• ProcessFunction

  

• DataStream API

  

• SQL & Table API

  

参考文章：

Flink-百度百科

Flink官网