Flink-初识(特点、与sparkstreaming的比较)

Flink-初识(特点、与sparkstreaming的比较)

1.初识

Flink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的代 码 被 复 制 并 捐 赠 给 了 Apache 软 件 基 金 会 ， 参 加 这 个 孵 化 项 目 的 初 始 成 员 是Stratosphere 系统的核心开发人员，2014 年 12 月，Flink 一跃成为 Apache 软件基金会的顶级项目。 在德语中，Flink 一词表示快速和灵巧，项目采用一只松鼠的彩色图案作为 logo，这不仅是因为松鼠具有快速和灵巧的特点，还因为柏林的松鼠有一种迷人的红棕色，而 Flink 的松鼠 logo 拥有可爱的尾巴，尾巴的颜色与 Apache 软件基金会的 logo 颜色相呼应，也就是说，这是一只 Apache 风格的松鼠。     Flink 项目的理念是：“Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架”。 Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。

Flink热度图

为什么选择Flink？ 流数据更真实的反映了我们的生活方式 传统的数据架构是基于有限数据集的 目标：低延迟、高吞吐、结果的准确性和良好的容错性   第二代：lambda架构 用两套系统，同时保证低延迟和结构正确

第三代：Flink

2.Flink的重要特点

2.1 事件驱动型(Event-driven)

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。比较典型的就是以 kafka 为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应用。   与之不同的就是 SparkStreaming 微批次，如图：

2.2 流与批的世界观

批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。 流处理的特点是无界、实时, 无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。   在 spark 的世界观中，一切都是由批次组成的，离线数据是一个大批次，而实时数据是由一个一个无限的小批次组成的。 而在 flink 的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。   无界数据流：无界数据流有一个开始但是没有结束，它们不会在生成时终止并提供数据，必须连续处理无界流，也就是说必须在获取后立即处理 event。对于无界数据流我们无法等待所有数据都到达，因为输入是无界的，并且在任何时间点都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序（例如事件发生的顺序）获取 event，以便能够推断结果完整性。 有界数据流：有界数据流有明确定义的开始和结束，可以在执行任何计算之前通过获取所有数据来处理有界流，处理有界流不需要有序获取，因为可以始终对有界数据集进行排序，有界流的处理也称为批处理。

2.3 分层API

2.4其它

支持事件时间(event-time)和处理时间(processing-time)语义 精确一次(exactly-once)的状态一致性保证 低延迟，每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟 与众多常用存储系统的连接 高可用，动态扩展，实现7*24小时全天候运行

3.Flink vs Spark Streaming

3.1 流（stream）和微批（micro-batching）

3.2 数据模型

spark采用RDD模型，spark streaming的DStream实际上也就是一组组小批数据RDD的集合 flink基本数据模型是数据流，以及事件（event）序列

3.3 运行时架构

spark是批计算，将DAG划分为不同的stage，一个完成后才可以计算下一个 flink是标准的流执行模式，一个事件在一个节点处理完后可以直接发往下一个节点进行处理

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