隨著大資料技術在各行各業的廣泛應用，要求能對海量資料進行實時處理的需求越來越多，同時資料處理的業務邏輯也越來越複雜，傳統的批處理方式和早期的流式處理框架也越來越難以在延遲性、吞吐量、容錯能力以及使用便捷性等方面滿足業務日益苛刻的要求。
我們主要從以下幾個部分來看：
一.流式處理的背景：
1.流式處理的背景—必要性
比如說，在入侵檢測的場景下，我們希望看到的結果是：一旦有入侵，我們能及時地作出響應。這種情況下，如果按照傳統的批處理方式，是不可能在入侵的時候實時檢測出結果的。另外，比如說在語音計算中，我們要實時監控各個虛擬器的執行狀態以及出現錯誤時的預警，這種情況下，也要求我們能夠實時監控資料，並對資料產生的各種報警，實時採取動作。由此，流式處理的必要性就顯得無疑了。
2.流式處理的背景—基礎架構
我們來看一下流式處理的基本框架。
主要分為六個部分：事件生產者、收集、排隊系統（其中kafka的主要目的是，在資料高峰時，暫時把它快取，防止資料丟失。）、資料變換（也就是流式處理過程）、長期儲存、陳述/行動。
3.流式處理的背景—評測指標
目前的業界有很多流式處理的框架，在這麼多框架中，我們怎樣評價這個流式處理框架的效能呢?有哪些指標呢？一般我們會從以下這些方面來考核流式處理框架的能力。
其中「資料傳輸的保障度」，是指能不能保證資料被處理並到達目的地。它有三種可能性：保證至少一次、最多一次、精確一次。大多數情況下，「保證至少一次」就能滿足業務要求，除要求資料精確度高的特定場景。
「處理延遲」，在大多數情況下，流式處理的延遲越低越好，但很多情況下，我們的延遲越低，相應付出的代價也越高，「吞吐量」與「處理延遲」就是一對矛盾。吞吐量高，相應的延遲就會低，吞吐量低，相應的延遲就會高。
「狀態管理」，我們在實時變換的過程中，要有與外部的互動，如入侵檢測，以此來保護環境和資料的安全。
「容錯能力」和「容錯負荷」要求當流式處理在正常進行中，即使有某些機器掛掉，系統仍能正常執行，整個流式處理框架不受影響。
「流控」，也就是流量控制，我們在資料傳輸的過程中，可能會資料突然增多，為了保證系統不至於負荷過重而崩潰，這時候就需要控制資料密度。
「程式設計複雜性」，相對而言，api設計地越高階，程式設計負擔越低。
4.流式處理的背景—選型
了解流式處理框架的考核標準之後，那麼我們為什麼選擇flink？flink有哪些優勢呢？
「保證帶狀態計算下的精確一次語義」，對於某些特定的計算而言非常有必要。
一般在流式處理框架中，資料的處理一般有兩種方式，一種是按照處理時間來處理資料，另一種就是按照事件時間來處理資料，「事件時間語義支援」方式更為複雜。
flink的api非常高階，在處理流式資料的邏輯業務中，效率更高。
二．flink的原理：
了解flink的背景之後，我們一起來看一看它的原理。
1.概述
flink的整個元件類似於spark,它的核心是乙個分布式的流式處理框架，在核心之上，有兩套api，一套應用於批處理—dataset api，一套應用於流式處理—datastream api。
從圖中我們可以看到，在兩套api下又有更為高階的庫，而它的整個處理部署方式可以支援本地、集群、雲端。
2.基礎架構
flink的整個架構和spark很相似，有三個主要部分。
乙個是提交任務的客戶端—flink program；還有作業的管理器—jobmanager，主要負責任務的排程和狀態的檢測，以及在整個集群出現故障時進行初步管理；最後是任務管理器—taskmanager，實現業務邏輯的執行，負責把接受到的任務執行之後，將相應的結果輸出到外部或進行外部互動。
在整個過程中，jobmanager是不負責任務執行的。
3.程式設計模型
下面我們來看一下flink的具體程式設計模型結構。
第一條語句是建立整個flink執行時的環境，類似於spark裡建立乙個上下文。它的主要業務邏輯是由指定資料來源、指定變換邏輯、指定輸出三部分決定的。
指定資料來源的過程就是nv.addsource，這是指定我們的資料到底從**來，在這個設計中，它是從kafka裡把資料讀出來。在這個事例裡面，資料流的變換比較簡單，只是把每一行資料做乙個解析，解析完後獲得另乙個資料流，就構成了 datastreamevents這個資料流。
這大致就是整個資料流的業務邏輯，箭頭下方是資料流圖。
示例裡面展示的只是部分api，除了上面那些，還有很多操作，我們一起來看下面這張。
「map」就是做一些對映，比如我們把兩個字串合併成乙個字串，把乙個字串拆成兩個或者三個字串。
「flatmap」類似於把乙個記錄拆分成兩條、三條、甚至是四條記錄。
「filter」就類似於過濾。
「keyby」就等效於sql裡的group by。
「reduce」就類似於mapreduce裡的reduce。
「join」操作就有點類似於我們資料庫裡面的join。
「aggregate」是乙個聚合操作，如計數、求和、求平均等。
「connect」實現把兩個流連成乙個流。
「project」操作就類似於sql裡面的snacks。
「repartition」是乙個重新分割槽操作。
4.執行機制
知道flink的程式設計模型之後，那麼flink是怎樣去執行這些業務邏輯的呢？下面是它的執行機制。
上圖是表現業務邏輯的業務執行圖，flink的執行方式類似於管道，它借鑑了資料庫的一些執行原理，實現了自己獨特的執行方式。
5.狀態與容錯
flink的容錯機制很特別，我們一起來看一看。
flink在處理資料流時，它的整個資料流裡面的資料分為兩種，一種是本身業務發給的資料，還有一種是flink自己插到資料流裡面的資料。插入的記錄我們叫它barrier，就是柵欄，我們可以把它看成乙個表示進度的標記，標記整個資料處理的狀態，它從源頭發出。從圖中我們可以看到，不管是什麼流，它都會產生乙個checkpoint barrier。
當operator收到柵欄之後，它會把柵欄的狀態儲存，然後把特定記錄發出去，到達第二個operator裡面，它又把它的狀態放到master裡，它就是這樣一步一步去完成的。在這個過程中，如果有一步出現故障，flink會重複前面的步驟，重新去執行，所以不會出現資料的丟失和錯誤。
三.flink的實踐：
1.示例
我們來看一下具體的示例。
第一步是初始化框架的執行時環境；第二步是指定資料流的資料來源，示例裡指定的是flinkkafkaconsumer010<>(...)資料；第三步是實現資料流的業務變換邏輯，這裡主要是通過flatmap把乙個記錄分成多條記錄，通過filter進行過濾，之後按照網域名稱進行分組，指定視窗長度，最後指定統計方式，這裡的統計方式是計數；第四步就是對統計出來的資料流進行指定輸出；最後一步，提交資料變換邏輯到框架中經編譯後執行。
2.監控
把這個程式啟動之後，我們就可以看到flink的監控頁面，下面是一些監控資訊。
我們可以看到，在啟動的flink集群裡面，有80個task managers，80個巢，1個空閒的巢數，紅框點進去之後，就是下面的。
監控指標有很多。
四.總結與展望：
最後，我們來做一下總結。以上只是關於flink的一些簡單介紹，關於flink的記憶體管理、部署、內部執行機制等相關詳細資料，我們可以通過以下**進行資料查詢。
apache flink是有關flink開源的官方**。
dataartisans是flink背後的乙個商業公司，flink由它發展起來。它上面的部落格包含好多關於flinkd的介紹，以及一些有深度的文章。
athenax主要是關於flink的前瞻性研究的**。
1.請老師講講flink和最新版spark的對比？
曠老師：spark streaming和flink是競爭關係，兩個框架都是流處理裡面用的比較多，flink最大的優勢在於保證高吞吐量情況下的低延遲，以及對複雜的帶有狀態的流的狀態管理能力，還有就是非常靈活視窗的支援。
2.新版spark採用的是timeline db技術嗎？
曠老師：不是的，timeline db在實現上與spark不是一樣的，spark streaming是典型的微批次的流處理框架，其他的大部分都是基於pipeline的執行架構。
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