流式计算领域新霸主Flink的那些事儿

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流式计算领域新霸主Flink的那些事儿

异步社区 2019-10-25 10:39:40 浏览1005
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Flink项目是大数据计算领域冉冉升起的一颗新星。大数据计算引擎的发展经历了几个过程,从第1代的MapReduce,到第2代基于有向无环图的Tez,第3代基于内存计算的Spark,再到第4代的Flink。因为Flink可以基于Hadoop进行开发和使用,所以Flink并不会取代Hadoop,而是和Hadoop紧密结合。Flink主要包括DataStream API、DataSet API、Table API、SQL、Graph API和FlinkML等。现在Flink也有自己的生态圈,涉及离线数据处理、实时数据处理、SQL操作、图计算和机器学习库等。

Flink入门与实战

Flink入门与实战

Flink入门与实战

很多人是在2015年才听到Flink这个词的,其实早在2008年,Flink的前身就已经是柏林理工大学的一个研究性项目,在2014年这个项目被Apache孵化器所接受后,Flink迅速成为ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一。截至目前,Flink的版本经过了多次更新,本书基于1.6版本写作。

Flink是一个开源的流处理框架,它具有以下特点。

  • 分布式:Flink程序可以运行在多台机器上。
  • 高性能:处理性能比较高。
  • 高可用:由于Flink程序本身是稳定的,因此它支持高可用性(High Availability,HA)。
  • 准确:Flink可以保证数据处理的准确性。

Flink主要由Java代码实现,它同时支持实时流处理和批处理。对于Flink而言,作为一个流处理框架,批数据只是流数据的一个极限特例而已。此外,Flink还支持迭代计算、内存管理和程序优化,这是它的原生特性。

由图1.1可知,Flink的功能特性如下。

  • 流式优先:Flink可以连续处理流式数据。
  • 容错:Flink提供有状态的计算,可以记录数据的处理状态,当数据处理失败的时候,能够无缝地从失败中恢复,并保持Exactly-once。
  • 可伸缩:Flink中的一个集群支持上千个节点。
  • 性能:Flink支持高吞吐、低延迟。

图1.1 Flink的功能特性

在这里解释一下,高吞吐表示单位时间内可以处理的数据量很大,低延迟表示数据产生以后可以在很短的时间内对其进行处理,也就是Flink可以支持快速地处理海量数据。

“Flink架构分析”

Flink架构可以分为4层,包括Deploy层、Core层、API层和Library层,如图1.2所示。

  • Deploy层:该层主要涉及Flink的部署模式,Flink支持多种部署模式——本地、集群(Standalone/YARN)和云服务器(GCE/EC2)。
  • Core层:该层提供了支持Flink计算的全部核心实现,为API层提供基础服务。
  • API层:该层主要实现了面向无界Stream的流处理和面向Batch的批处理API,其中流处理对应DataStream API,批处理对应DataSet API。
  • Library层:该层也被称为Flink应用框架层,根据API层的划分,在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架,也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。面向流处理支持CEP(复杂事件处理)、基于SQL-like的操作(基于Table的关系操作);面向批处理支持FlinkML(机器学习库)、Gelly(图处理)、Table 操作。

从图1.2可知, Flink对底层的一些操作进行了封装,为用户提供了DataStream API和DataSet API。使用这些API可以很方便地完成一些流数据处理任务和批数据处理 任务。

图1.2 Flink架构

“Flink基本组件”

读者应该对Hadoop和Storm程序有所了解,在Hadoop中实现一个MapReduce需要两个阶段——Map和Reduce,而在Storm中实现一个Topology则需要Spout和Bolt组件。因此,如果我们想实现一个Flink任务的话,也需要有类似的逻辑。Flink中提供了3个组件,包括DataSource、Transformation和DataSink。

  • DataSource:表示数据源组件,主要用来接收数据,目前官网提供了readTextFile、socketTextStream、fromCollection以及一些第三方的Source。
  • Transformation:表示算子,主要用来对数据进行处理,比如Map、FlatMap、Filter、Reduce、Aggregation等。
  • DataSink:表示输出组件,主要用来把计算的结果输出到其他存储介质中,比如writeAsText以及Kafka、Redis、Elasticsearch等第三方Sink组件。

因此,想要组装一个Flink Job,至少需要这3个组件。Flink Job=DataSource+Transformation+DataSink

“Flink流处理(Streaming)与批处理(Batch)”

在大数据处理领域,批处理与流处理一般被认为是两种截然不同的任务,一个大数据框架一般会被设计为只能处理其中一种任务。比如,Storm只支持流处理任务,而MapReduce、Spark只支持批处理任务。Spark Streaming是Apache Spark之上支持流处理任务的子系统,这看似是一个特例,其实不然——Spark Streaming采用了一种Micro-Batch架构,即把输入的数据流切分成细粒度的Batch,并为每一个Batch数据提交一个批处理的Spark任务,所以Spark Streaming本质上还是基于Spark批处理系统对流式数据进行处理,和Storm等完全流式的数据处理方式完全不同。通过灵活的执行引擎,Flink能够同时支持批处理任务与流处理任务。在执行引擎层级,流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点间的数据传输方式。如图1.3所示,对于一个流处理系统,其节点间数据传输的标准模型是,在处理完成一条数据后,将其序列化到缓存中,并立刻通过网络传输到下一个节点,由下一个节点继续处理。而对于一个批处理系统,其节点间数据传输的标准模型是,在处理完成一条数据后,将其序列化到缓存中,当缓存写满时,就持久化到本地硬盘上;在所有数据都被处理完成后,才开始将其通过网络传输到下一个节点。

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图1.3 Flink的3种数据传输模型

这两种数据传输模式是两个极端,对应的是流处理系统对低延迟和批处理系统对高吞吐的要求。Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式,同时支持了这两种数据传输模型。Flink以固定的缓存块为单位进行网络数据传输,用户可以通过设置缓存块超时值指定缓存块的传输时机。如果缓存块的超时值为0,则Flink的数据传输方式类似于前面所提到的流处理系统的标准模型,此时系统可以获得最低的处理延迟;如果缓存块的超时值为无限大,则Flink的数据传输方式类似于前面所提到的批处理系统的标准模型,此时系统可以获得最高的吞吐量。缓存块的超时值也可以设置为0到无限大之间的任意值,缓存块的超时阈值越小,Flink流处理执行引擎的数据处理延迟就越低,但吞吐量也会降低,反之亦然。通过调整缓存块的超时阈值,用户可根据需求灵活地权衡系统延迟和吞吐量。

“Flink典型应用场景分析”

Flink主要应用于流式数据分析场景,目前涉及如下领域。

  • 实时ETL:集成流计算现有的诸多数据通道和SQL灵活的加工能力,对流式数据进行实时清洗、归并和结构化处理;同时,对离线数仓进行有效的补充和优化,并为数据实时传输提供可计算通道。
  • 实时报表:实时化采集、加工流式数据存储;实时监控和展现业务、客户各类指标,让数据化运营实时化。
  • 监控预警:对系统和用户行为进行实时检测和分析,以便及时发现危险行为。
  • 在线系统:实时计算各类数据指标,并利用实时结果及时调整在线系统的相关策略,在各类内容投放、无线智能推送领域有大量的应用。

Flink在如下类型的公司中有具体的应用。

  • 优化电商网站的实时搜索结果:阿里巴巴的基础设施团队使用Flink实时更新产品细节和库存信息(Blink)。
  • 针对数据分析团队提供实时流处理服务:通过Flink数据分析平台提供实时数据分析服务,及时发现问题。
  • 网络/传感器检测和错误检测:Bouygues电信公司是法国著名的电信供应商,使用Flink监控其有线和无线网络,实现快速故障响应。
  • 商业智能分析ETL:Zalando使用Flink转换数据以便于将其加载到数据仓库,简化复杂的转换操作,并确保分析终端用户可以更快地访问数据(实时ETL)。

“流式计算框架对比”

Storm是比较早的流式计算框架,后来又出现了Spark Streaming和Trident,现在又出现了Flink这种优秀的实时计算框架,那么这几种计算框架到底有什么区别呢?下面我们来详细分析一下,如表1.1所示。

表1 流式计算框架对比

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在这里对这几种框架进行对比。

  • 模型:Storm和Flink是真正的一条一条处理数据;而Trident(Storm的封装框架)和Spark Streaming其实都是小批处理,一次处理一批数据(小批量)。
  • API:Storm和Trident都使用基础API进行开发,比如实现一个简单的sum求和操作;而Spark Streaming和Flink中都提供封装后的高阶函数,可以直接拿来使用,这样就比较方便了。
  • 保证次数:在数据处理方面,Storm可以实现至少处理一次,但不能保证仅处理一次,这样就会导致数据重复处理问题,所以针对计数类的需求,可能会产生一些误差;Trident通过事务可以保证对数据实现仅一次的处理,Spark Streaming和Flink也是如此。
  • 容错机制:Storm和Trident可以通过ACK机制实现数据的容错机制,而Spark Streaming和Flink可以通过CheckPoint机制实现容错机制。
  • 状态管理:Storm中没有实现状态管理,Spark Streaming实现了基于DStream的状态管理,而Trident和Flink实现了基于操作的状态管理。
  • 延时:表示数据处理的延时情况,因此Storm和Flink接收到一条数据就处理一条数据,其数据处理的延时性是很低的;而Trident和Spark Streaming都是小型批处理,它们数据处理的延时性相对会偏高。
  • 吞吐量:Storm的吞吐量其实也不低,只是相对于其他几个框架而言较低;Trident属于中等;而Spark Streaming和Flink的吞吐量是比较高的。

官网中Flink和Storm的吞吐量对比如图1.4所示。

图1.4 Flink和Storm的吞吐量对比

“工作中如何选择实时计算框架”

前面我们分析了3种实时计算框架,那么公司在实际操作时到底选择哪种技术框架呢?下面我们来分析一下。

  • 需要关注流数据是否需要进行状态管理,如果是,那么只能在Trident、Spark Streaming和Flink中选择一个。
  • 需要考虑项目对At-least-once(至少一次)或者Exactly-once(仅一次)消息投递模式是否有特殊要求,如果必须要保证仅一次,也不能选择Storm。
  • 对于小型独立的项目,并且需要低延迟的场景,建议使用Storm,这样比较简单。
  • 如果你的项目已经使用了Spark,并且秒级别的实时处理可以满足需求的话,建议使用Spark Streaming
  • 要求消息投递语义为Exactly-once;数据量较大,要求高吞吐低延迟;需要进行状态管理或窗口统计,这时建议使用Flink。

Flink入门与实战

徐葳

  • 这是一本Flink入门级图书,力求详细而完整地描述Flink基础理论与实际操作;
  • 采用Flink 1.6版本写作,案例丰富实用,做到学以致用;
  • 细节与案例兼顾,深入浅出展现Flink技术精髓。 

本书旨在帮助读者从零开始快速掌握Flink的基本原理与核心功能。本书首先介绍了Flink的基本原理和安装部署,并对Flink中的一些核心API进行了详细分析。然后配套对应的案例分析,分别使用Java代码和Scala代码实现案例。最后通过两个项目演示了Flink在实际工作中的一些应用场景,帮助读者快速掌握Flink开发。

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