Flink Maven 依赖

Apache Flink

Flink基础maven pom.xml文件引入

• Scala API: 为了使用 Scala API，将 flink-java 的 artifact id 替换为 flink-scala_2.12 ，同时将 flink-streaming-java 替换为 flink-streaming-scala_2.12。

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>1.20.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java</artifactId><version>1.20.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients</artifactId><version>1.20.0</version></dependency>

Apache Flink Stateful Functions

Apache Flink Stateful Functions是Apache Flink的一个重要库，它简化了构建分布式有状态应用程序的过程。Stateful Functions：是一种基于Apache Flink的API，它基于具有持久状态的函数，能够动态交互，并保证强一致性。这些函数可以看作是具有独立状态的实体，通过消息进行交互，从而构建出复杂的事件驱动应用程序

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>statefun-sdk</artifactId><version>3.3.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>statefun-flink-harness</artifactId><version>3.3.0</version></dependency>

本地开发程序仅需要依赖 statefun-sdk。statefun-flink-harness 提供了在 IDE 中测试用户开发的程序的本地执行环境。

特性

1. 有状态性：每个函数实例都维护自己的状态，这些状态是持久的，并且可以在函数被重新激活时恢复。这使得Stateful Functions能够处理需要持续状态管理的复杂场景。
2. 动态交互：函数之间可以动态地发送和接收消息，这些消息可以是事件、命令或其他类型的数据。这种交互方式使得Stateful Functions能够灵活地构建出复杂的事件处理流程。
3. 强一致性：Stateful Functions通过Flink的分布式快照机制保证状态的一致性。这意味着在发生故障或需要进行状态迁移时，可以确保状态的一致性和完整性。
4. 语言独立性：Stateful Functions的调用可以使用HTTP或gRPC等标准协议，因此可以用不同的编程语言实现函数逻辑，提高了开发的灵活性和可维护性。
5. 无缝集成：Stateful Functions可以与Kubernetes、AWS Lambda等无服务平台集成，使得函数可以在这些平台上运行，并充分利用它们的弹性伸缩和自动化运维能力。

应用场景

Stateful Functions非常适合用于构建事件驱动的应用程序，如欺诈检测、实时推荐系统、物联网数据处理等。这些应用程序需要处理大量的实时事件，并根据事件进行状态更新和决策。Stateful Functions的强一致性和动态交互特性使得它们能够很好地满足这些需求。

Apache Flink Stateful Functions是一个强大的工具，它简化了构建分布式有状态应用程序的过程，并提供了高性能、可伸缩性和一致性的保证。随着无服务器计算和事件驱动架构的兴起，Stateful Functions将在越来越多的应用场景中发挥重要作用。

Apache Flink ML

Apache Flink ML是Apache Flink的一个子项目，专注于提供基于Apache Flink的机器学习库。

一、基本概述

• 定义：Apache Flink ML是Apache Flink的扩展库，提供了一套全面的机器学习（ML）API和基础设施，旨在简化机器学习管道的构建过程。
• 开发者：Apache软件基金会
• 编程语言：支持Python和Java，方便不同编程背景的开发者使用。

二、核心特性

1. 流式和批处理统一：Flink ML将流处理和批处理视作同一计算模型的不同实例，确保了从批量数据到连续数据流的无缝转换。
2. 分布式训练：利用Flink的并行处理能力，Flink ML可以在集群上进行大规模的分布式训练，提高模型训练效率。
3. 高效资源管理：Flink ML利用Flink的内存管理和容错机制，保证了在处理大规模数据时的稳定性和性能。
4. 易用性：提供简单直观的Python和Java API，降低了ML应用程序的开发门槛。
5. 灵活性：支持自定义算法和模型，方便集成第三方库或研究新的ML方法。
6. 高性能：借助Flink的低延迟、高吞吐量特性，Flink ML能在大量数据中快速找到模式和洞察。

三、应用场景

• 实时预测：在金融交易、物联网传感器数据分析等领域，可实时处理数据并提供预测结果。
• 广告定向：通过用户行为流数据，实时更新用户画像，优化广告推送策略。
• 社交网络分析：实时监测用户动态，快速识别热点话题，助力社交媒体运营决策。
• 欺诈检测：对海量交易数据进行实时分析，及时发现潜在的欺诈行为。

四、技术架构

• 基于Apache Flink：Flink ML是Apache Flink的扩展库，继承了Flink的强大流处理能力。
• 支持多种算法：Flink ML提供了多种机器学习算法的实现，如分类、回归、聚类等。
• 集成第三方库：支持集成TensorFlow、PyTorch等第三方机器学习库，方便用户利用现有资源进行模型训练和推理。

Apache Flink ML是一个基于Apache Flink开发的强大机器学习库，具有流式和批处理统一、分布式训练、高效资源管理、易用性、灵活性和高性能等核心特性。它广泛应用于实时预测、广告定向、社交网络分析和欺诈检测等领域，为开发者提供了便捷的机器学习解决方案。

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-ml-core</artifactId><version>2.3.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-ml-iteration</artifactId><version>2.3.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-ml-lib</artifactId><version>2.3.0</version></dependency>

高级用户可以根据使用场景来只包含最小集合的依赖：

• 依赖组件 flink-ml-core 来开发不使用迭代的自定义机器学习算法。
• 依赖组件 flink-ml-core 与 flink-ml-iteration 来开发使用迭代的自定义机器学习算法。
• 依赖组件 flink-ml-lib 来使用 Flink ML 提供的机器学习算法。

Apache Flink Kubernetes Operator

Apache Flink Kubernetes Operator是一个用于在Kubernetes上管理Apache Flink应用的工具，它提供了部署、监控、升级等功能，旨在将Flink的强大流处理能力与Kubernetes的容器编排能力相结合，从而简化Flink在Kubernetes环境下的运维过程。

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-kubernetes-operator</artifactId><version>1.9.0</version></dependency>

Apache Flink Kubernetes Operator的优势在于其将Flink与Kubernetes的优势相结合，提供了强大的流处理能力和灵活的容器编排能力。随着云原生技术的不断发展，Apache Flink Kubernetes Operator有望在更多场景中得到应用，并不断完善其功能和性能。