【Flink】Flink核心概念简述

本文介绍: Apac he Flink 的前身是柏林理工大学一个研究性项目，在 2014 被 Apac he 孵化器所接受，然后迅速地成为了Apac he So ft war e Foun dat ion的顶级项目之一。2019 年 1 年，阿里巴巴收购了 Flink 的母公司 Da t a Art i s ans，并宣布开源内部的 Blink，Blink 是阿里巴巴基于 Flink 优化后的版本，增加了大量的新功能，并在性能和稳定性上进行了各种优化，经历过阿里内部多种复杂业务的挑战和检验。Flink 是一个分布式的流处理。

一、Flink 简介

Apac he Flink 的前身是柏林理工大学一个研究性项目，在 2014 被 Apac he 孵化器所接受，然后迅速地成为了Apac he So ft war e Foundat ion的顶级项目之一。2019 年 1 年，阿里巴巴收购了 Flink 的母公司 Da t a Art i s ans，并宣布开源内部的 Blink，Blink 是阿里巴巴基于 Flink 优化后的版本，增加了大量的新功能，并在性能和稳定性上进行了各种优化，经历过阿里内部多种复杂业务的挑战和检验。

Flink 是一个分布式的流处理框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。

二、Flink 组件栈

Flink 采用分层的架构设计，从而保证各层在功能和职责上的清晰。如下图所示，由上而下分别是 API & Li br ar i es 层、Runtime 核心层以及物理部署层：

在这里插入图片描述

1. API & Li b r ar ie s 层

API层主要实现了面向无界St re a m的流处理和面向Batc h的批处理API，其中面向流处理对应Da t aSt re a m API，面向批处理对应DataSe t API
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

这里的API可以进行更具体的划分
在这里插入图片描述
API 的一致性由下至上依次递增，接口的表现能力由下至上依次递减

SQL 和 Table API 同时适用于批处理和流处理，这意味着可以对有界数据流和无界数据流以相同的语义进行查询，并产生相同的结果。
DataStream 和 DataSet API 是 Flink 数据处理的核心 API，支持使用 Java 语言或 Scala 语言进行调用，提供了数据读取，数据转换和数据输出等一系列常用操作的封装。
State f ul Stream Pro ce s sin g 是最低级别的抽象，它通过 Pro ce ss Function 函数内嵌到 DataStream API 中。 Pro c e ss Function 是 Flink 提供的最底层 API，具有最大的灵活性，允许开发者对于时间和状态进行细粒度的控制。

2. runtime层

这一层是 Flink 分布式计算框架的核心实现层，包括作业转换，任务调度，资源分配，任务执行等功能，基于这一层的实现，可以在流式引擎下同时运行流处理程序和批处理程序。

3. 物理 部署层

Flink 的物理部署层，用于支持在不同平台上部署运行 Flink 应用

Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standal one/YARN）、云（GCE/EC2）

在这里插入图片描述

三、Flink 集群 架构

Flink采用标准的 Maste r – Slave 结构，其中，Maste r 部分包含了三个核心组件：Dis patcher、ResourceMana ger 和 JobMana ger，而 Slave 则主要是 TaskManager 进程。它们的功能分别如下：

JobManager：负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点（checkpoint s）的协调
- 接收由 Dis patcher 传递过来的执行程序，该执行程序包含了作业图 (JobGrap h)，逻辑数据流图 (log ical data flow graph) 及其所有的 classes 文件以及第三方类库 (libraries) 等等。
- JobManagers 会将 JobGrap h 转换为执行图 (Execut ionGraph)
- 向 ResourceManager 申请资源来执行该任务，一旦申请到资源，就将执行图分发给对应的 TaskManagers 。因此每个作业 (Job) 至少有一个 JobManager；高可用部署下可以有多个 JobManagers，其中一个作为 leader，其余的则处于 sta ndby 状态。
TaskManagers：负责实际的子任务 (subtasks) 的执行
- 每个 TaskManagers 都拥有一定数量的 slots。Slot 是一组固定大小的资源的合集 (如计算能力，存储空间)
- TaskManagers 启动后，会将其所拥有的 slots 注册到 ResourceManager 上，由 ResourceManager 进行统一管理
- 在执行过程中，一个TaskManager可以跟其它运行同一应用程序的 TaskManager交换数据
ResourceManager ：负责管理 slots 并协调集群资源
- ResourceManager 接收来自 JobManager 的资源请求，并将存在空闲 slo ts 的 TaskManagers 分配给 JobManager 执行任务
- Flink 基于不同的部署平台，如 YARN , Mesos，K8s 等提供了不同的资源管理器
- 当 TaskManagers 没有足够的 slo ts 来执行任务时，它会向第三方平台发起会话来请求额外的资源。
Dispatcher
- 负责接收客户端提交的执行程序，并传递给 JobManager
- 提供了一个 WEB UI 界面，用于监控作业的执行情况
- 在架构中可能并不是必需的，这取决于应用提交运行的方式。
  
  Flink任务 on yarn