【Flink】

Flink简介

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。

Flink基石

Flink 之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。

Flink 部署及启动

Flink 支持多种安装模式:
local（本地）——单机模式，一般不使用；
standalone——独立模式，Flink 自带集群，开发测试环境使用；
yarn——计算资源统一由 Hadoop YARN 管理，生产环境使用。

Flink 程序结构

Source: 数据源，Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：基于本地集合的 source、基于文件的 source、基于网络套接字的 source、自定义的 source。自定义的 source 常见的有 Apache kafka、RabbitMQ 等，当然你也可以定义自己的 source。

Transformation：数据转换的各种操作，有 Map / FlatMap / Filter / KeyBy / Reduce / Fold / Aggregations / Window / WindowAll / Union / Window join / Split / Select等，操作很多，可以将数据转换计算成你想要的数据。

Sink：接收器，Flink 将转换计算后的数据发送的地点 ，你可能需要存储下来，Flink 常见的 Sink 大概有如下几类：写入文件、打印出来、写入 socket 、自定义的 sink 。自定义的 sink 常见的有 Apache kafka、RabbitMQ、MySQL、ElasticSearch、Apache Cassandra、Hadoop FileSystem 等，同理你也可以定义自己的 sink。

流处理中的Time与Window

Flink 是流式的、实时的 计算引擎。
流式：就是数据源源不断的流进来，也就是数据没有边界，但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行，所以这里面就有一个问题，边界怎么确定？无非就两种方式，根据时间段或者数据量进行确定，根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界，根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界，Flink 中就是这么划分边界的，本文会详细讲解。
实时：就是数据发送过来之后立马就进行相关的计算，然后将结果输出。这里的计算有两种：
一种是只有边界内的数据进行计算，这种好理解，比如统计每个用户最近五分钟内浏览的新闻数量，就可以取最近五分钟内的所有数据，然后根据每个用户分组，统计新闻的总数。
另一种是边界内数据与外部数据进行关联计算，比如：统计最近五分钟内浏览新闻的用户都是来自哪些地区，这种就需要将五分钟内浏览新闻的用户信息与 hive 中的地区维表进行关联，然后在进行相关计算。