本篇文章探讨了大数据技术之Apache Flink概述，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对相关内容的理解更加深入。

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                          一、Apache Flink 的命脉
                          "命脉" 即生命与血脉，常喻极为重要的事物。系列的首篇，首篇的首段不聊Apache 
                            Flink的历史，不聊Apache Flink的架构，不聊Apache Flink的功能特性，我们用一句话聊聊什么是 
                            Apache Flink 的命脉?我的答案是：Apache Flink 是以"批是流的特例"的认知进行系统设计的。
                        二、唯快不破
                          我们经常听说 "天下武功，唯快不破"，大概意思是说 "任何一种武功的招数都是有拆招的，唯有速度快，快到对手根本来不及反应，你就将对手KO了，对手没有机会拆招，所以唯快不破"。 
                            那么这与Apache Flink有什么关系呢?Apache Flink是Native Streaming(纯流式)计算引擎，在实时计算场景最关心的就是"快",也就是 
                            "低延时"。
                          就目前最热的两种流计算引擎Apache Spark和Apache Flink而言，谁最终会成为No1呢?单从 
                            "低延时" 的角度看，Spark是Micro Batching(微批式)模式，最低延迟Spark能达到0.5~2秒左右，Flink是Native 
                            Streaming(纯流式)模式，最低延时能达到微秒。很显然是相对较晚出道的 Apache Flink 
                            后来者居上。 那么为什么Apache Flink能做到如此之 "快"呢?根本原因是Apache 
                            Flink 设计之初就认为 "批是流的特例"，整个系统是Native Streaming设计，每来一条数据都能够触发计算。相对于需要靠时间来积攒数据Micro 
                            Batching模式来说，在架构上就已经占据了绝对优势。
                          那么为什么关于流计算会有两种计算模式呢?归其根本是因为对流计算的认知不同，是"流是批的特例" 
                            和 "批是流的特例" 两种不同认知产物。
                         1. Micro Batching 模式
                          Micro-Batching 计算模式认为 "流是批的特例"， 流计算就是将连续不断的批进行持续计算，如果批足够小那么就有足够小的延时，在一定程度上满足了99%的实时计算场景。那么那1%为啥做不到呢?这就是架构的魅力，在Micro-Batching模式的架构实现上就有一个自然流数据流入系统进行攒批的过程，这在一定程度上就增加了延时。具体如下示意图：
                        
                          很显然Micro-Batching模式有其天生的低延时瓶颈，但任何事物的存在都有两面性，在大数据计算的发展历史上，最初Hadoop上的MapReduce就是优秀的批模式计算框架，Micro-Batching在设计和实现上可以借鉴很多成熟实践。
                   2. Native Streaming 模式
                          Native Streaming 计算模式认为 ""批是流的特例"，这个认知更贴切流的概念，比如一些监控类的消息流，数据库操作的binlog，实时的支付交易信息等等自然流数据都是一条，一条的流入。Native 
                            Streaming 计算模式每条数据的到来都进行计算，这种计算模式显得更自然，并且延时性能达到更低。具体如下示意图：
                         
                          很明显Native Streaming模式占据了流计算领域 "低延时" 的核心竞争力，当然Native 
                            Streaming模式的实现框架是一个历史先河，第一个实现Native Streaming模式的流计算框架是第一个吃螃蟹的人，需要面临更多的挑战，后续章节我们会慢慢介绍。当然Native 
                            Streaming模式的框架实现上面很容易实现Micro-Batching和Batching模式模式的计算，Apache 
                            Flink就是Native Streaming计算模式的流批统一的计算引擎。
                       三、丰富的部署模式
                          Apache Flink 按不同的需求支持Local，Cluster，Cloud三种部署模式，同时Apache 
                            Flink在部署上能够与其他成熟的生态产品进行完美集成，如 Cluster模式下可以利用YARN(Yet 
                            Another Resource Negotiator)/Mesos集成进行资源管理，在Cloud部署模式下可以与GCE(Google 
                            Compute Engine), EC2(Elastic Compute Cloud)进行集成。
                         1. Local 模式
                          该模式下Apache Flink 整体运行在Single JVM中，在开发学习中使用，同时也可以安装到很多端类设备上。
                         2. Cluster模式
                          该模式是典型的投产的集群模式，Apache Flink 既可以Standalone的方式进行部署，也可以与其他资源管理系统进行集成部署，比如与YARN进行集成。
                          这种部署模式是典型的Master/Slave模式，我们以Standalone Cluster模式为例示意如下：
                          
                          其中JM(JobManager)是Master，TM(TaskManager)是Slave，这种Master/Slave模式有一个典型的问题就是SPOF(single 
                            point of failure), SPOF如何解决呢?Apache Flink 又提供了HA(High 
                            Availability)方案，也就是提供多个Master，在任何时候总有一个JM服役，N(N>=1)个JM候选,进而解决SPOF问题，示意如下：
                         
                          在实际的生产环境我们都会配置HA方案，目前Alibaba内部使用的也是基于YARN Cluster的HA方案。
                        3. Cloud 模式
                          该模式主要是与成熟的云产品进行集成，Apache Flink官网介绍了Google的GCE 参考，Amazon的EC2 
                            参考，在Alibaba我们也可以将Apache Flink部署到Alibaba的ECS(Elastic 
                            Compute Service)。
                        四、完善的容错机制
                       1. 什么是容错
                          容错(Fault Tolerance) 是指容忍故障，在故障发生时能够自动检测出来并使系统能够自动回复正常运行。当出现某些指定的网络故障、硬件故障、软件错误时，系统仍能执行规定的一组程序，或者说程序不会因系统中的故障而中止，并且执行结果也不会因系统故障而引起计算差错。
                       2. 容错的处理模式
                          在一个分布式系统中由于单个进程或者节点宕机都有可能导致整个Job失败，那么容错机制除了要保证在遇到非预期情况系统能够"运行"外，还要求能"正确运行",也就是数据能按预期的处理方式进行处理，保证计算结果的正确性。计算结果的正确性取决于系统对每一条计算数据处理机制，一般有如下三种处理机制：
                          At Most Once：最多消费一次，这种处理机制会存在数据丢失的可能。
                            At Least Once：最少消费一次，这种处理机制数据不会丢失，但是有可能重复消费。
                            Exactly Once：精确一次，无论何种情况下，数据都只会消费一次，这种机制是对数据准确性的最高要求，在金融支付，银行账务等领域必须采用这种模式。
                       3. Apache Flink的容错机制
                          Apache Flink的Job会涉及到3个部分，外部数据源(External Input), Flink内部数据处理(Flink 
                            Data Flow)和外部输出(External Output)。如下示意图:
                         
                          目前Apache Flink 支持两种数据容错机制：
                          At Least Once
                            Exactly Once
                            其中 Exactly Once 是最严格的容错机制，该模式要求每条数据必须处理且仅处理一次。那么对于这种严格容错机制，一个完整的Flink 
                            Job容错要做到 End-to-End 的 容错必须结合三个部分进行联合处理，根据上图我们考虑三个场景：
                          场景一：Flink的Source Operator 在读取到Kafla中pos=2000的数据时候，由于某种原因宕机了，这个时候Flink框架会分配一个新的节点继续读取Kafla数据，那么新的处理节点怎样处理才能保证数据处理且只被处理一次呢?
                        
                            场景二：Flink Data Flow内部某个节点，如果上图的agg()节点发生问题，在恢复之后怎样处理才能保持map()流出的数据处理且只被处理一次?
                          
                            场景三：Flink的Sink Operator 在写入Kafka过程中自身节点出现问题，在恢复之后如何处理，计算结果才能保证写入且只被写入一次?
                       
                         4. 系统内部容错
                          Apache Flink利用Checkpointing机制来处理容错，Checkpointing的理论基础 
                            Stephan 在 Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed 
                            Dataflows 进行了细节描述，该机制源于有K. MANI CHANDY和LESLIE LAMPORT 
                            发表的 Determining-Global-States-of-a-Distributed-System 
                            Paper。Apache Flink 基于Checkpointing机制对Flink Data Flow实现了At 
                            Least Once 和 Exactly Once 两种容错处理模式。
                          Apache Flink Checkpointing的内部实现会利用 Barriers，StateBackend等后续章节会详细介绍的技术来将数据的处理进行Marker。Apache 
                            Flink会利用Barrier将整个流进行标记切分，如下示意图：
                     
                          这样Apache Flink的每个Operator都会记录当前成功处理的Checkpoint，如果发生错误，就会从上一个成功的Checkpoint开始继续处理后续数据。比如 
                            Soruce Operator会将读取外部数据源的Position实时的记录到Checkpoint中，失败时候会从Checkpoint中读取成功的position继续精准的消费数据。每个算子会在Checkpoint中记录自己恢复时候必须的数据，比如流的原始数据和中间计算结果等信息，在恢复的时候从Checkpoint中读取并持续处理流数据。
                         5. 外部Source容错
                          Apache Flink 要做到 End-to-End 的 Exactly Once 需要外部Source的支持，比如上面我们说过 
                            Apache Flink的Checkpointing机制会在Source节点记录读取的Position，那就需要外部数据提供读取的Position和支持根据Position进行数据读取。
                       6. 外部Sink容错
                          Apache Flink 要做到 End-to-End 的 Exactly Once 相对比较困难，如上场景三所述，当Sink 
                            Operator节点宕机，重新恢复时候根据Apache Flink 内部系统容错 exactly once的保证,系统会回滚到上次成功的Checkpoin继续写入，但是上次成功Checkpoint之后当前Checkpoint未完成之前已经把一部分新数据写入到kafka了. 
                            Apache Flink自上次成功的Checkpoint继续写入kafka，就造成了kafka再次接收到一份同样的来自Sink 
                            Operator的数据,进而破坏了End-to-End 的 Exactly Once 语义(重复写入就变成了At 
                            Least Once了)，如果要解决这一问题，Apache Flink 利用Two phase commit(两阶段提交)的方式来进行处理。本质上是Sink 
                            Operator 需要感知整体Checkpoint的完成，并在整体Checkpoint完成时候将计算结果写入Kafka。
                          五、流批统一的计算引擎
                          批与流是两种不同的数据处理模式，如Apache Storm只支持流模式的数据处理，Apache Spark只支持批(Micro 
                            Batching)模式的数据处理。那么Apache Flink 是如何做到既支持流处理模式也支持批处理模式呢?
                        1. 统一的数据传输层
                          开篇我们就介绍Apache Flink 的 "命脉"是以"批是流的特例"为导向来进行引擎的设计的，系统设计成为 
                            "Native Streaming"的模式进行数据处理。那么Apache FLink将批模式执行的任务看做是流式处理任务的特殊情况，只是在数据上批是有界的(有限数量的元素)。
                          Apache Flink 在网络传输层面有两种数据传输模式：
                          PIPELINED模式 - 即一条数据被处理完成以后，立刻传输到下一个节点进行处理。
                            BATCH 模式 - 即一条数据被处理完成后，并不会立刻传输到下一个节点进行处理，而是写入到缓存区，如果缓存写满就持久化到本地硬盘上，最后当所有数据都被处理完成后，才将数据传输到下一个节点进行处理。
                            对于批任务而言同样可以利用PIPELINED模式，比如我要做count统计，利用PIPELINED模式能拿到更好的执行性能。只有在特殊情况，比如SortMergeJoin，这时候我们需要全局数据排序，才需要BATCH模式。大部分情况流与批可用统一的传输策略，只有特殊情况，才将批看做是流的一个特例继续特殊处理。
                        2. 统一任务调度层
                          Apache Flink 在任务调度上流与批共享统一的资源和任务调度机制(后续章节会详细介绍)。
                       3. 统一的用户API层
                          Apache Flink 在DataStremAPI和DataSetAPI基础上，为用户提供了流批统一的上层TableAPI和SQL，在语法和语义上流批进行高度统一。(其中DataStremAPI和DataSetAPI对流和批进行了分别抽象，这一点并不优雅，在Alibaba内部对其进行了统一抽象)。
                           4. 求同存异
                          Apache Flink 是流批统一的计算引擎，并不意味着流与批的任务都走统一的code path，在对底层的具体算子的实现也是有各自的处理的，在具体功能上面会根据不同的特性区别处理。比如 
                            批没有Checkpoint机制，流上不能做SortMergeJoin。
                           六、Apache Flink 架构
                             1. 组件栈
                          我们上面内容已经介绍了很多Apache Flink的各种组件，下面我们整体概览一下全貌，如下：
                        
                          TableAPI和SQL都建立在DataSetAPI和DataStreamAPI的基础之上，那么TableAPI和SQL是如何转换为DataStream和DataSet的呢?
                           2. TableAPI&SQL到DataStrem&DataSet的架构
                          TableAPI&SQL最终会经过Calcite优化之后转换为DataStream和DataSet，具体转换示意如下：
                       
                          对于流任务最终会转换成DataStream，对于批任务最终会转换成DataSet。
                            3. ANSI-SQL的支持
                          Apache Flink 之所以利用ANSI-SQL作为用户统一的开发语言，是因为SQL有着非常明显的优点，如下：
                       
                          Declarative - 用户只需要表达我想要什么，不用关心如何计算。
                            Optimized - 查询优化器可以为用户的 SQL 生成最优的执行计划，获取最好的查询性能。
                            Understandable - SQL语言被不同领域的人所熟知，用SQL 作为跨团队的开发语言可以很大地提高效率。
                            Stable - SQL 是一个拥有几十年历史的语言，是一个非常稳定的语言，很少有变动。
                            Unify - Apache Flink在引擎上对流与批进行统一，同时又利用ANSI-SQL在语法和语义层面进行统一。
                             4. 无限扩展的优化机制
                          Apache Flink 利用Apache Calcite对SQL进行解析和优化，Apache Calcite采用Calcite是开源的一套查询引擎，实现了两套Planner：
                          HepPlanner - 是RBO(Rule Base Optimize)模式，基于规则的优化。
                            VolcanoPlanner - 是CBO(Cost Base Optimize)模式，基于成本的优化。
                            Flink SQL会利用Calcite解析优化之后，最终转换为底层的DataStrem和Dataset。上图中 
                            Batch rules和Stream rules可以根据优化需要无限添加优化规则。
                           七、丰富的类库和算子
                          Apache Flink 优秀的架构就像一座摩天大厦的地基一样为Apache Flink 持久的生命力打下了良好的基础，为打造Apache 
                            Flink丰富的功能生态留下无限的空间。
                          1. 类库
                          CEP - 复杂事件处理类库，核心是一个状态机，广泛应用于事件驱动的监控预警类业务场景。
                            ML - 机器学习类库，机器学习主要是识别数据中的关系、趋势和模式，一般应用在预测类业务场景。
                            GELLY - 图计算类库，图计算更多的是考虑边和点的概念，一般被用来解决网状关系的业务场景。
                           2. 算子
                          Apache Flink 提供了丰富的功能算子，对于数据流的处理来讲，可以分为单流处理(一个数据源)和多流处理(多个数据源)。
                          3. 多流操作
                          UNION - 将多个字段类型一致数据流合并为一个数据流，如下示意：
                         
                            JOIN - 将多个数据流(数据类型可以不一致)联接为一个数据流，如下示意：
                   
                            如上通过UION和JOIN我们可以将多流最终变成单流，Apache Flink 在单流上提供了更多的操作算子。
                            4. 单流操作
                          将多流变成单流之后，我们按数据输入输出的不同归类如下：
                     
                          如上表格对单流上面操作做简单归类，除此之外还可以做 过滤，排序，窗口等操作，我们后续章节会逐一介绍。
                          4. 存在的问题
                          Apache Flink 目前的架构还存在很大的优化空间，比如前面提到的DataStreamAPI和DataSetAPI其实是流与批在API层面不统一的体现，同时看具体实现会发现DataStreamAPI会生成Transformation 
                            tree然后生成StreamGraph，最后生成JobGraph，底层对应StreamTask，但DataSetAPI会形成Operator 
                            tree，flink-optimize模块会对Batch Plan进行优化，形成Optimized 
                            Plan 后形成JobGraph,最后形成BatchTask。具体示意如下：
                      
                          这种情况其实 DataStreamAPI到Runtime 和 DataSetAPI到Runtime的实现上并没有得到最大程度的统一和复用。在这一点上面Aalibab 
                            企业版的Flink在架构和实现上都进行了进一步优化。
                         八、Alibaba企业版Flink架构
                            1. 组件栈
                          Alibaba 对Apache Flink进行了大量的架构优化，如下架构是一直努力的方向，大部分功能还在持续开发中，具体如下：
                    
                          如上架构我们发现较大的变化是：
                          Query Processing - 我们增加了Query Processing层，在这一层进行统一的流和批的查询优化和底层算子的转换。
                            DAG API - 我们在Runtime层面统一抽象API接口，在API层对流与批进行统一。
                            2. TableAPI&SQL到Runtime的架构
                          Apache Flink执行层是流批统一的设计，在API和算子设计上面我们尽量达到流批的共享，在TableAPI和SQL层无论是流任务还是批任务最终都转换为统一的底层实现。示意图如下：
                      
                          这个层面最核心的变化是批最终也会生成StreamGraph，执行层运行Stream Task。
                                

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