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摘要：Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。

本文分享自华为云社区《【云小课】EI第44课 MRS基础原理之Flink组件介绍》，作者：阅识风云。

Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。

Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

本课程为您介绍华为云MapReduce服务中Flink服务的基本原理介绍并展示如何通过MRS集群客户端提交Flink作业。

图1 Flink技术栈

Flink重点构建如下特性：

• DataStream
• Checkpoint
• 窗口
• Job Pipeline
• 配置表

Flink结构

Flink结构如下图所示。

图2 Flink结构

Flink整个系统包含三个部分：

• Client

Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。

• TaskManager

Flink系统的业务执行节点，执行具体的用户任务。TaskManager可以有多个，各个TaskManager都平等。

• JobManager

Flink系统的管理节点，管理所有的TaskManager，并决策用户任务在哪些Taskmanager执行。JobManager在HA模式下可以有多个，但只有一个主JobManager。

MRS Flink关键特性

• 流式处理
  高吞吐、高性能、低时延的实时流处理引擎，能够提供ms级时延处理能力。
• 丰富的状态管理
  流处理应用需要在一定时间内存储所接收到的事件或中间结果，以供后续某个时间点访问并进行后续处理。Flink提供了丰富的状态管理相关的特性支持，其中包括
• 多种基础状态类型：Flink提供了多种不同数据结构的状态支持，如ValueState、ListState、MapState等。用户可以基于业务模型选择最高效、合适状态类型。
• 丰富的State Backend：State Backend负责管理应用程序的状态，并根据需要进行Checkpoint。Flink提供了不同State Backend，State可以存储在内存上或RocksDB等上，并支持异步以及增量的Checkpoint机制。
• 精确一次语义：Flink的Checkpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后的应用状态一致性，为某些特定的存储支持了事务型输出的功能，即使在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。
• 丰富的时间语义支持
  时间是流处理应用的重要组成部分，对于实时流处理应用来说，基于时间语义的窗口聚合、检测、匹配等运算是非常常见的。Flink提供了丰富的时间语义支持。
• Event-time：使用事件本身自带的时间戳进行计算，使乱序到达或延迟到达的事件处理变得更加简单。
• Watermark支持：Flink引入Watermark概念，用以衡量事件时间的发展。Watermark也为平衡处理时延和数据完整性提供了灵活的保障。当处理带有Watermark的事件流时，在计算完成之后仍然有相关数据到达时，Flink提供了多种处理选项，如将数据重定向（side output）或更新之前完成的计算结果。
• Processing-time和Ingestion-time支持。
• 高度灵活的流式窗口支持：Flink能够支持时间窗口、计数窗口、会话窗口，以及数据驱动的自定义窗口，可以通过灵活的触发条件定制，实现复杂的流式计算模式。
• 容错机制
  分布式系统，单个task或节点的崩溃或故障，往往会导致整个任务的失败。Flink提供了任务级别的容错机制，保证任务在异常发生时不会丢失用户数据，并且能够自动恢复。
• Checkpoint：Flink基于Checkpoint实现容错，用户可以自定义对整个任务的Checkpoint策略，当任务出现失败时，可以将任务恢复到最近一次Checkpoint的状态，从数据源重发快照之后的数据。
• Savepoint：一个Savepoint就是应用状态的一致性快照，Savepoint与Checkpoint机制相似，但Savepoint需要手动触发，Savepoint保证了任务在升级或迁移时，不丢失掉当前流应用的状态信息，便于任何时间点的任务暂停和恢复。
• Flink SQL

Table API和SQL借助了Apache Calcite来进行查询的解析，校验以及优化，可以与DataStream和DataSet API无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。简化数据分析、ETL等应用的定义。下面代码实例展示了如何使用Flink SQL语句定义一个会话点击量的计数应用。

SELECT userId, COUNT(*)  
FROM clicks  
GROUP BY SESSION(clicktime, INTERVAL '30' MINUTE), userId

• CEP in SQL

Flink允许用户在SQL中表示CEP（Complex Event Processing）查询结果以用于模式匹配，并在Flink上对事件流进行评估。

CEP SQL 通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle Database 12c起由Oracle SQL支持，用于在SQL中表示事件模式匹配。CEP SQL使用举例如下：

SELECT T.aid, T.bid, T.cid 
FROM MyTable 
    MATCH_RECOGNIZE ( 
      PARTITION BY userid 
      ORDER BY proctime 
      MEASURES 
        A.id AS aid, 
        B.id AS bid, 
        C.id AS cid 
      PATTERN (A B C) 
      DEFINE 
        A AS name = 'a', 
        B AS name = 'b', 
        C AS name = 'c' 
    ) AS T

如何使用Flink客户端

购买一个包含Flink组件的MRS集群，MRS集群的创建可参考MRS快速入门的“创建集群”章节，例如购买一个MRS 3.1.0集群，未开启了Kerberos认证。

1.集群正常运行后，安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。Flink客户端的安装可以参考MRS用户指南的“安装客户端”章节。

2.以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。

3.执行以下命令，切换到客户端安装目录。

cd /opt/hadoopclient
source bigdata_env

4.运行wordcount作业。

方式1：执行如下命令启动session，并在session中提交作业。

yarn-session.sh -nm "session-name"
flink run /opt/hadoopclient/Flink/flink/examples/streaming/WordCount.jar

方式2：执行如下命令在Yarn上提交单个作业。

flink run -m yarn-cluster /opt/hadoopclient/Flink/flink/examples/streaming/WordCount.jar

5.作业提交成功后，客户端界面显示如下。

图3 在Yarn上提交作业成功

图4 启动session成功

图5 在session中提交作业成功

6.使用运行用户登录MRS集群的FusionInsight Manager界面，单击“集群 > 服务 > Yarn”，单击“ResourceManager WebUI”后的链接，进入Yarn服务的原生页面，找到对应作业的application，单击application名称，进入到作业详情页面。

• 若作业尚未结束，可单击“Tracking URL”链接进入到Flink的原生页面，查看作业的运行信息。
• 若作业已运行结束，对于在session中提交的作业，可以单击“Tracking URL”链接登录Flink原生页面查看作业信息。

图6 application

好了，本期云小课就介绍到这里，快去体验MapReduce(MRS)更多功能吧！猛戳这里

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