ink大数据计算引擎入门
作者：互联网
Flink入门
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Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
- Apache Flink的前身是柏林理工大学一个研究性项目，在2014被Apache孵化器所接受，然后迅速地成为了Apache Software Foundation的顶级项目之一。
Flink 特点
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现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理
- Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流时***的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。
Flink组件栈
Deployment层
主要涉及了Flink的部署模式、Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN）、云（GCE/EC2）.
Runtime层
Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现，比如：支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等，为上层API层提供基础服务
API层
API层主要实现了面向***Stream的流处理和面向Batch的批处理API，其中面向流处理对应DataStream API，面向批处理对应DataSet API
Libaries层
在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。
Flink优势
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支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
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支持高度灵活的窗口（Window）操作
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支持有状态计算的Exactly-once语义
- 提供DataStream API和DataSet API
Flink数据流和时间窗口
基本概念
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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。
时间窗口
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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”
- 窗口通常被区分为不同的类型，比如滚动窗口（没有重叠），滑动窗口（有重叠），以及会话窗口（由布活动的间隙所打断）
Flink分布式运行环境
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Flink是基于Master-Slave风格的架构
- Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程、至少一个TaskManager进程
JobManager
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Flink系统的协调者，他负责接受Flink Job ，调度组成Job的多个Task的执行
- 收集Job的状态信息，并管理Flink集群中从节点TaskManager
TaskManager
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实际负责执行计算的Worder，在其上执行Flink Job的一组Task
- TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报
Client
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用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群
- Client会将用户提交的Flink程序组装一个JobGraph，并且时以JobGraph的形式提交的
Flink安装
方式一
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git clone https://github.com/apache/flink.git
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cd flink
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mav clean package -DskipTests
- cd build-target
方式二
到官网下载编译版：https://flink.apache.org/downloads.html
不同环境下到bin目录，运行start-local.bat
运行正常，访问页面：http://localhost:8081
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标签：引擎,窗口,入门,批处理,Flink,处理,API,ink,数据流 来源： https://blog.51cto.com/15076224/2584829