Flink实战(1)-了解Flink

😄伙伴们，好久不见！这里是 叶苍ii

❀ 作为一名大数据博主，我一直致力于分享最新的技术趋势和实战经验。近期，我在参加Flink的顾客营销项目，使用了PyFlink项目进行数据处理和分析。

❀ 在这个文章合集中，我将与大家分享我的实战经验，探索PyFlink项目的魅力。

2.1. 了解Flink框架

    了解集群结构/角色        

    了解程序结构：Source、Sink、算子、taskManager、Jobmanager、Task等概念

    了解编程模型：有界、无界、批处理

    了解编码模板

    先上图：

2.1.1. Flink简介

    Flink是一个开源的流处理和批处理框架，具有高吞吐量、低延迟和容错性等特点。

它支持事件驱动的流处理模型，可以处理实时数据流和批量数据集。

2.1.2. Flink、Spark、MR 区别

    MapReduce、Spark和Flink都是用于大数据处理的分布式计算框架，但它们在设计理念和功能上有一些区别。

设计理念：

• MapReduce：MapReduce是一种简化的编程模型，主要关注数据的并行处理和分布式计算。它适合批处理任务，但对于迭代计算和实时处理等场景相对不够灵活。
• Spark：Spark是一个通用的分布式计算引擎，提供了更丰富的API和功能，包括批处理、交互式查询、流处理和机器学习等。它通过内存计算和弹性数据集（Resilient Distributed Datasets，RDD）的概念，实现了高效的数据处理和迭代计算。
• Flink：Flink是一个流式处理引擎，专注于实时数据处理和流式计算。它支持事件时间和处理时间，并提供了窗口操作、状态管理和容错机制等功能，使得实时数据处理更加灵活和可靠。

数据处理模型：

• MapReduce：MapReduce采用了经典的Map和Reduce操作模型，适合处理离散的批量数据。它将数据切分成小块进行并行处理，并通过中间结果的合并来得到最终结果。
• Spark：Spark引入了弹性数据集（RDD）的概念，它是一个可分布式计算的不可变数据集合。Spark提供了丰富的转换操作（如map、filter、reduce等）和动作操作（如count、collect等），可以在内存中高效地进行数据处理和迭代计算。
• Flink：Flink支持流式处理和批处理，并提供了统一的编程模型。它将数据视为无限的流，可以对流进行窗口操作、状态管理和复杂的流处理逻辑。

执行引擎：

• MapReduce：MapReduce使用了分布式文件系统（如HDFS）和资源管理器（如YARN）来管理任务的调度和执行。
• Spark：Spark引擎通过自己的集群管理器（如Standalone、YARN或Mesos）来管理任务的调度和执行。它还提供了交互式Shell和图形化界面，方便开发者进行调试和监控。
• Flink：Flink引擎具有自己的分布式运行时，可以独立地管理任务的调度和执行。它支持故障恢复和容错机制，可以保证数据处理的可靠性和一致性。

总体而言，MapReduce适用于简单的批处理任务，Spark适用于更广泛的数据处理场景，而Flink则专注于实时数据处理和流式计算。选择哪个框架取决于具体的需求和应用场景。

2.1.3. Flink集群角色：taskManager、Jobmanager、Task

    在Apache Flink中，提交任务和执行任务有几个关键组件：Client、TaskManager、JobManager和Task。

2.1.3.1. Client(客户端):

    代码由客户端获取并且做转换，之后提交给Jobmanger

2.1.3.2. JobManager（作业管理器）：

相当于"管理者"

• JobManager是Flink集群中的主节点，负责整个作业的管理和调度。它负责接收用户提交的作业，并将作业进行解析、优化和分配给TaskManager执行。
• JobManager维护着整个作业的执行状态和元数据信息，并负责故障恢复和容错机制。它会监控TaskManager的健康状态，并在需要时重新分配任务或重启失败的任务。
• JobManager还提供了Web界面和REST API，用于作业的监控、管理和查询。

2.1.3.3. TaskManager（任务管理器）：

相当于"工作者"/“干活的人”，进行数据处理操作。

• TaskManager是Flink集群中的工作节点，负责执行具体的任务。每个TaskManager可以运行多个任务，并且可以在不同的机器上进行分布式部署。
• TaskManager负责接收来自JobManager的任务分配，并根据任务的需求进行资源分配和管理。它会将任务划分为多个子任务（Subtask），并通过线程池来执行这些子任务。
• TaskManager还负责与其他TaskManager之间进行数据交换和通信，以支持任务之间的数据流转和协调。

2.1.3.4. Task（任务）：

• Task是Flink中最小的执行单元，它是作业中实际执行的计算任务。一个作业可以由多个Task组成，每个Task负责处理数据的一部分。
• Task接收输入数据，并通过用户定义的操作（如map、filter、reduce等）对数据进行处理和转换。它还负责将处理结果发送给下游的Task或输出到外部系统。
• Task之间通过网络进行数据交换和通信，以实现数据流的传递和协调。

总结：

     在Flink中，TaskManager是执行具体任务的工作节点，负责任务的执行和资源管理；

     JobManager是整个作业的管理节点，负责作业的调度和故障恢复；

     Task是最小的执行单元，负责具体的数据处理和计算操作。这三个组件共同协作，实现了Flink的分布式计算和流式处理能力。

2.1.3.5. 举例：select city,sum(xxx) from table A group by city ;

Select（选择）操作

• Select操作用于选择需要的字段或列，并可以进行一些简单的转换和计算。例如，从输入数据中选择特定的列，或者对某些列进行数值运算。
• Select操作通常由一个或多个Task来执行。每个Task负责处理输入数据的一部分，并根据选择条件和转换规则进行相应的处理。

Sum（求和）操作：

• Sum操作用于对某个字段或列进行求和计算。它通常结合Group By操作使用，将输入数据按照指定的字段进行分组，然后对每个分组内的数据进行求和。
• 在Flink中，Sum操作也可以由一个或多个Task来执行。每个Task负责处理输入数据的一部分，并根据分组键进行数据分组和求和计算。

Group By（分组）操作：

• Group By操作用于将输入数据按照指定的字段进行分组。它将具有相同分组键的数据划分到同一个组中，以便进行聚合操作（如求和、平均值等）。
• 在Flink中，Group By操作通常涉及到数据重分区和洗牌操作，以确保具有相同分组键的数据被发送到同一个Task进行处理。

数据集：

A 1

A 2

B 3

A 1

B 3

A 1

    具体的任务划分和调度策略取决于Flink的配置和算法。

2.1.4. Flink程序结构

Flink程序的结构组件为Source、Transformation和Sink

2.1.4.1. Source

    Source（数据源）：Source是Flink程序的起点，用于读取输入数据。

    从各种数据源（如文件、消息队列、Socket等）读取数据，并将其转化为Flink内部的数据流。

2.1.4.2. Transformation--》算子

    Transformation（转换操作）：Transformation是对数据流进行处理和转换的操作。

    包括各种数据转换、过滤、聚合、分组等操作，用于对输入数据进行加工和处理。

    Flink提供了丰富的转换操作函数和算子，可以根据需求进行灵活的数据处理。

2.1.4.3. Sink

    Sink（数据接收器）：Sink是Flink程序的终点，用于将处理后的数据输出到外部系统或存储介质。它可以将数据写入文件、数据库、消息队列等目标，或者发送给其他应用程序进行进一步处理。

2.1.5. 编程模型：有界、无界

    Flink是一个流式处理框架，它支持有界数据集（Batch）和无界数据流（Streaming）的处理。这使得Flink具备了灵活处理不同类型数据的能力。

• 有界数据集（Batch Processing）：有界数据集是指在处理之前已经存在的、有限大小的数据集合。在有界数据集模型中，Flink会将整个数据集加载到内存中进行处理。这种模型适用于离线批处理任务，如数据分析、报表生成等。Flink提供了丰富的转换操作和算子，可以对有界数据集进行高效的批处理。

• 无界数据流（Stream Processing）：无界数据流是指以连续、无限的方式产生的数据流。在无界数据流模型中，Flink会实时地处理数据流，并根据事件时间或处理时间进行窗口操作、聚合、过滤等实时计算。这种模型适用于实时数据处理场景，如实时监控、实时推荐等。Flink提供了强大的流处理功能，支持事件时间处理、状态管理、容错机制等。

    Flink编程模型的关键概念是“流”（Stream）和“转换”（Transformation）。在Flink中，数据被视为连续的流，通过一系列的转换操作来实现数据的加工和处理。转换操作可以包括数据转换、过滤、聚合、分组等操作，用于对输入数据进行处理。Flink提供了丰富的转换操作函数和算子，可以根据需求进行灵活的数据处理。

    无论是有界数据集还是无界数据流，Flink都提供了统一的编程接口和API，使得开发者可以使用相同的编程模型来处理不同类型的数据。这种统一的编程模型使得Flink非常适合在实时和离线场景中进行大规模数据处理和分析。

2.1.6. 编程固定模式：

1. 创建执行环境
2. 读取源数据
3. 转换数据
4. 输出转换结果
5. 触发任务执行

了解完Flink，此合集的下集<搭建PyFLink环境>、<PyFLink的WordCount编程>，我们会继续讲解：

    (2)要搭建PyFlink环境，我们需要准备什么内容

    (3)PyFLink的WordCount编程