实时计算最好的时代
在过去的十年里，面向数据时代的实时计算技术接踵而至。从我们最初认识的Storm，再到Spark的异军突起，迅速占领了整个实时计算领域。直到2019年1月底，阿里巴巴内部版本Blink正式开源！一石激起千层浪，Flink 开源的消息立刻刷爆朋友圈，整个大数据计算领域一直以来由 Spark 独领风骚，瞬间成为两强争霸的时代。
Apache Flink（以下简称 Flink）以其先进的设计理念、强大的计算能力备受关注，如何将 Flink快速应用在生产环境中，更好的与现有的大数据生态技术完美结合，充分挖掘数据的潜力，成为了众多开发者面临的难题。
Flink 实际应用场景
Flink 自从 2019 年初开源以来，迅速成为大数据实时计算领域炙手可热的技术框架。作为 Flink 的主要贡献者阿里巴巴率先将其在全集团进行推广使用，另外由于 Flink 天然的流式特性，更为领先的架构设计，使得 Flink 一出现便在各大公司掀起了应用的热潮。
阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、滴滴、华为等众多互联网公司已经将 Flink 作为未来技术重要的发力点，切地在各自公司内部进行技术升级和推广使用。同时，Flink 已经成为 Apache 基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一。
我们来看看 Flink 支持的众多应用场景。
- 实时数据计算
如果你对大数据技术有所接触，那么下面的这些需求场景你应该并不陌生：阿里巴巴每年双十一都会直播，实时监控大屏是如何做到的？公司想看一下大促中销量最好的商品TOP5？我是公司的运维，希望能实时接收到服务器的负载情况？
我们可以看到，数据计算场景需要从原始数据中提取有价值的信息和指标，比如上面提到的实时销售额、销量的 TOP5，以及服务器的负载情况等。
传统的分析方式通常是利用批查询，或将事件（生产上一般是消息）记录下来并基于此形成有限数据集（表）构建应用来完成。为了得到最新数据的计算结果，必须先将它们写入表中并重新执行 SQL 查询，然后将结果写入存储系统比如 MySQL 中，再生成报告。
Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用，这就是我们所说的批流一体。Flink 在上述的需求场景中承担了数据的实时采集、实时计算和下游发送。
- 实时数据仓库和 ETL
ETL（Extract-Transform-Load）的目的是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程。
传统的离线数据仓库将业务数据集中进行存储后，以固定的计算逻辑定时进行 ETL 和其他建模后产出报表等应用。离线数据仓库主要是构建 T+1 的离线数据，通过定时任务每天拉取增量数据，然后创建各个业务相关的主题维度数据，对外提供 T+1 的数据查询接口。
上图展示了离线数据仓库ETL和实时数据仓库的差异，可以看到离线数据仓库的计算和数据的实时性均较差。数据本身的价值随着时间的流逝会逐步减弱，因此数据发生后必须尽快的达到用户的手中，实时数仓的构建需求也应运而生。
实时数据仓库的建设是“数据智能 BI”必不可少的一环，也是大规模数据应用中必然面临的挑战。
Flink 在实时数仓和实时 ETL 中有天然的优势：
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- 状态管理：实时数仓里面会进行很多的聚合计算，这些都需要对于状态进行访问和管理，Flink支持强大的状态管理；
- 丰富的AP：Flink提供极为丰富的多层次API，包括StreamAPI、TableAPI及FlinkSQL；
- 生态完善：实时数仓的用途广泛，Flink支持多种存储（HDFS、ES等）；
- 批流一体：Flink 已经在将流计算和批计算的 API 进行统一。
- 事件驱动型应用
你是否有这样的需求：
我们公司有几万台服务器，希望能从服务器上报的消息中将 CPU、MEM、LOAD 信息分离出来做分析，然后触发自定义的规则进行报警？
我是公司的安全运维人员，希望能从每天的访问日志中识别爬虫程序，并且进行IP限制？
……
事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。
在传统架构中，我们需要读写远程事务型数据库，比如 MySQL。在事件驱动应用中数据和计算不会分离，应用只需访问本地（内存或磁盘）即可获取数据，所以具有更高的吞吐和更低的延迟。
Flink的以下特性完美的支持了事件驱动型应用：
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- 高效的状态管理：Flink自带的StateBackend可以很好的存储中间状态信息；
- 丰富的窗口支持：Flink支持包含滑动窗口及其他窗口；
- 多种时间语义：Flink支持EventTime、ProcessingTime和IngestionTime；
- 不同级别的容错：Flink支持At Least Once 或 Exactly Once 容错级别。
- 小结
Apache Flink 从底层支持了针对多种不同场景的应用开发。
Flink 的主要特性包括：批流一体、Exactly-Once、强大的状态管理等。同时，Flink 还支持运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上。阿里巴巴已经率先将 Flink 在全集团进行推广使用，事实证明，Flink 已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到 TB 级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。
因此，Flink 已经成为我们在实时计算的领域的第一选择。
Flink 的架构模型
- Flink 的分层模型
Flink 自身提供了不同级别的抽象来支持我们开发流式或者批量处理程序，上图描述了 Flink 支持的 4 种不同级别的抽象。
对于我们开发者来说，大多数应用程序不需要上图中的最低级别的Low-level抽象，而是针对CoreAPI编程，比如DataStreamAPI（有界/无界流）和DDataSet API （有界数据集）。这些流畅的 API 提供了用于数据处理的通用构建块，比如各种形式用户指定的转换、连接、聚合、窗口、状态等。
TableAPI和SQL是Flink提供的更为高级的API操作，FlinkSQL是Flink实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准SQL语义的开发语言。
- Flink 的数据流模型
Flink 程序的基础构建模块是流（Streams）与转换（Transformations），每一个数据流起始于一个或多个 Source，并终止于一个或多个 Sink。数据流类似于有向无环图（DAG）。
我们以一个最经典的 WordCount 计数程序举例：
在上图中，程序消费 Kafka 数据，这便是我们的 Source 部分。然后经过 Map、Keyby、TimeWindow 等方法进行逻辑计算，该部分就是我们的 Transformation 转换部分，而其中的 Map、Keyby、TimeWindow 等方法被称为算子。通常，程序中的转换与数据流中的算子之间存在对应关系，有时一个转换可能包含多个转换算子。
最后，经过计算的数据会被写入到我们执行的文件中，这便是我们的 Sink 部分。
实际上面对复杂的生产环境，Flink 任务大都是并行进行和分布在各个计算节点上。在 Flink 任务执行期间，每一个数据流都会有多个分区，并且每个算子都有多个算子任务并行进行。算子子任务的数量是该特定算子的并行度（Parallelism），对并行度的设置是 Flink 任务进行调优的重要手段，我们会在后面的课程中详细讲解。
从上图中可以看到，在上面的 map 和 keyBy/window 之间，以及 keyBy/window 和 Sink 之间，因为并行度的差异，数据流都进行了重新分配。
- Flink 中的窗口和时间
窗口和时间是 Flink 中的核心概念之一。在实际成产环境中，对数据流上的聚合需要由窗口来划定范围，比如“计算过去的 5 分钟”或者“最后 100 个元素的和”。
Flink 支持了多种窗口模型比如滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）及会话窗口（Session Window）等。
下图展示了 Flink 支持的多种窗口模型：
同时，Flink 支持了事件时间（Event Time）、摄取时间（Ingestion Time）和处理时间（Processing Time）三种时间语义用来满足实际生产中对于时间的特殊需求。
- 其他
Flink 自身还支持了有状态的算子操作、容错机制、Checkpoint、Exactly-once 语义等更多高级特性，来支持用户在不同的业务场景中的需求。