第一章：概述

第一节：什么是Flink？

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。

第二节：Flink特点？

Flink 是一个开源的流处理框架，它具有以下特点

1. 批流一体：统一批处理、流处理
2. 分布式：Flink可以运行在多机器上
3. 高性能：处理性能比较高
4. 高可用：Flink支持高可用（HA）
5. 准确：Flink可以保证数据处理的准确性

第三节：Flink应用场景？

Flink主要应用于流式数据分析场景

• 实时ETL(Extract Transform Load)：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晰、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监测和分析，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、智能推送领域有大量的应用

第四节：Flink核心组成

Deploy层：

• 可以启动单个JVM，让Flink以Local模式运行
• Flink也可以Standalone 集群模式运行，同时也支持Flink ON YARN，Flink应用直接提交到YARN上面运行
• Flink还可以运行在GCE（谷歌云服务）和EC2（亚马逊云服务）

Core层：在Runtime之上提供了两套核心的API，DataStream API（流处理）和DataSet API（批处理）

APIs & Libraries层：核心API之上又扩展了一些高阶的库和API

• CEP流处理
• Table API和SQL
• Flink ML机器学习库
• Gelly图计算

Flink生态发展

• 中间部分主要内容在上面Flink核心组成中已经提到

• 输入Connectors（左侧部分）
  流处理方式：包含Kafka（消息队列）、AWS kinesis（实时数据流服务）、RabbitMQ（消息队列）、NIFI（数据管道）、Twitter（API）

  批处理方式：包含HDFS（分布式文件系统）、HBase（分布式列式数据库）、Amazon S3（文件系统）、MapR FS（文件系统）、ALLuxio（基于内存分布式文件系统）

• 输出Connectors（右侧部分）
  流处理方式：包含Kafka（消息队列）、AWS kinesis（实时数据流服务）、RabbitMQ（消息队列）、NIFI（数据管道）、Cassandra（NOSQL数据库）、ElasticSearch（全文检索）、HDFS rolling file（滚动文件）

  批处理方式：包含HBase（分布式列式数据库）、HDFS（分布式文件系统）

第五节：Flink处理模型：流处理和批处理

Flink 专注于无限流处理，有限流处理是无限流处理的一种特殊情况
无限流处理：

• 输入的数据没有尽头，像水流一样源源不断
• 数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停地进行

有限流处理：

从某一个时间点开始处理数据，然后在另一个时间点结束

• 输入数据可能本身是有限的（即输入数据集并不会随着时间增长），也可能出于分析的目的被人为地设定为有限集（即只分析某一个时间段内的事件）
• Flink封装了DataStream API进行流处理，封装了DataSet API进行批处理。
  同时，Flink也是一个批流一体的处理引擎，提供了Table API / SQL统一了批处理和流处理

第六节：流处理引擎的技术选型

市面上的流处理引擎不止Flink一种，其他的比如Storm、SparkStreaming、Trident等，实际应用时如何进行选型，给大家一些建议参考

• 流数据要进行状态管理，选择使用Trident、Spark Streaming或者Flink
• 消息投递需要保证At-least-once（至少一次）或者Exactly-once（仅一次）不能选择Storm
• 对于小型独立项目，有低延迟要求，可以选择使用Storm，更简单
• 如果项目已经引入了大框架Spark，实时处理需求可以满足的话，建议直接使用Spark中的Spark Streaming
• 消息投递要满足Exactly-once（仅一次），数据量大、有高吞吐、低延迟要求，要进行状态管理或窗口统计，建议使用Flink

拓展：什么是最多一次、最少一次和仅一次（精确一次）？

背景：通常情况下，流式计算系统都会为用户提供指定数据处理的可靠模式功能，用来表明在实际生产运行中会对数据处理做哪些保障。一般来说，流处理引擎通常为用户的应用程序提供三种数据处理语义：最多一次、至少一次和精确一次。

• 最多一次（At-most-Once）：这种语义理解起来很简单，用户的数据只会被处理一次，不管成功还是失败，不会重试也不会重发。
• 至少一次（At-least-Once）：这种语义下，系统会保证数据或事件至少被处理一次。如果中间发生错误或者丢失，那么会从源头重新发送一条然后进入处理系统，所以同一个事件或者消息会被处理多次。
• 精确一次（Exactly-Once）：表示每一条数据只会被精确地处理一次，不多也不少。

Exactly-Once 是 Flink、Spark 等流处理系统的核心特性之一，这种语义会保证每一条消息只被流处理系统处理一次。“精确一次” 语义是 Flink 1.4.0 版本引入的一个重要特性，而且，Flink 号称支持“端到端的精确一次”语义。

在这里我们解释一下“端到端（End to End）的精确一次”，它指的是 Flink 应用从 Source 端开始到 Sink 端结束，数据必须经过的起始点和结束点。Flink 自身是无法保证外部系统“精确一次”语义的，所以 Flink 若要实现所谓“端到端（End to End）的精确一次”的要求，那么外部系统必须支持“精确一次”语义；然后借助 Flink 提供的分布式快照和两阶段提交才能实现。

出自：拉勾教育专栏-《42讲轻松通关Flink》

第二章：Flink快速应用

第一节：单词统计案例（批数据）

需求

统计一个文件中各个单词出现的次数，把统计结果输出到文件

依赖

<!--flink核心包-->
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>1.7.2</version>
</dependency>
<!--flink流处理包-->
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId><version>1.7.2</version><scope>provided</scope>
</dependency>	

代码

/*** 单词统计（批数据处理）*/
public class WordCount {public static void main(String[] args) throws Exception {// 输入路径和出入路径通过参数传入，约定第一个参数为输入路径，第二个参数为输出路径String inPath = args[0];String outPath = args[1];// 获取Flink批处理执行环境ExecutionEnvironment executionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 获取文件中内容DataSet<String> text = executionEnvironment.readTextFile(inPath);// 对数据进行处理DataSet<Tuple2<String, Integer>> dataSet = text.flatMap(new LineSplitter()).groupBy(0).sum(1);dataSet.writeAsCsv(outputFile,"\n","").setParallelism(1);// 触发执行程序executionEnvironment.execute("wordcount batch process");}static class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Integer>> {@Overridepublic void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {for (String word:line.split(" ")) {collector.collect(new Tuple2<>(word,1));}}}
}

第二节：单词统计案例（流处理）

需求

Socket模拟实时发送单词，使用Flink实时接收数据，对指定时间窗口内（如5s）的数据进行聚合统计，每隔1s汇总计算一次，并且把时间窗口内计算结果打印出来。

代码

/**1. 	Socket模拟实时发送单词，使用Flink实时接收数据，对指定时间窗口内（如5s）的数据进行聚合统计，每隔1s汇总计算一次，并且把时间窗口内计算结果打印出来。teacher2 ip : 113.31.105.128*/
public class WordCount {public static void main(String[] args) throws Exception {// 监听的ip和端口号，以main参数形式传入，约定第一个参数为ip，第二个参数为端口String ip = args[0];int port = Integer.parseInt(args[1]);// 获取Flink流执行环境StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 获取socket输入数据DataStreamSource<String> textStream = streamExecutionEnvironment.socketTextStream(ip, port, "\n");SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> tuple2SingleOutputStreamOperator = textStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {@Overridepublic void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Long>> collector) throws Exception {String[] splits = s.split("\\s");for (String word : splits) {collector.collect(Tuple2.of(word, 1l));}}});SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> word = tuple2SingleOutputStreamOperator.keyBy("word").timeWindow(Time.seconds(2), Time.seconds(1)).sum(1);// 打印数据word.print();// 触发任务执行streamExecutionEnvironment.execute("wordcount stream process");}
}

Flink程序开发的流程总结

1. 获得执行环境
2. 加载/初始化数据
3. 指定数据操作的算子
4. 指定结果集存放位置
5. 调用execute()触发执行程序

注意：Flink程序是延迟计算的，只有最后调用execute()方法的时候才会真正触发执行程序

第三章：Flink体系结构

第一节：Flink的重要角色

Flink是非常经典的Master/Slave结构实现，JobManager是Master，TaskManager是Slave。

第二节：Flink运行架构

第四章：Flink常用API使用

第一节：Flink DataStream常用API

第二节：Flink DataSet常用API

第五章：Flink Window窗口机制

第一节：时间窗口（TimeWindow）

滚动时间窗口

滑动时间窗口

会话窗口

第二节：Flink Time

第六章：并行度设置

第九章：源码剖析

Flink-Kafka-Connector源码

第十章：项目实战