Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù) 課件 01章.Apache Flink概述

第一章ApacheFlink概述Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)教學(xué)內(nèi)容第一節(jié)Flink是什么第二節(jié)Flink層次架構(gòu)第三節(jié)大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)的發(fā)展第四節(jié)Flink應(yīng)用場景第五節(jié)生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)第六節(jié)Flink與其他大數(shù)據(jù)框架的關(guān)系教學(xué)目標(biāo)知識目標(biāo)了解ApacheFlink核心概念了解ApacheFlink關(guān)鍵特性及發(fā)展歷程技能目標(biāo)無畢業(yè)要求 1.工程知識ApacheFlink概述–知識點(diǎn)預(yù)覽#節(jié)知識點(diǎn)難點(diǎn)重點(diǎn)應(yīng)用1C01-01Flink是什么1、Flink的起源√

2、Flink的發(fā)展過程和主要版本√3、Flink的定義√4、編程語言的選擇√Flink的起源ApacheFlink最早由德國柏林工業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)于2010年開始開發(fā)，最初名為StratoSphere，該團(tuán)隊(duì)致力于開發(fā)一種高性能、靈活的分布式數(shù)據(jù)處理框架，以便能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜數(shù)據(jù)分析方面取得突破性進(jìn)展。在Stratosphere項(xiàng)目的早期階段，研究團(tuán)隊(duì)關(guān)注于設(shè)計(jì)一個(gè)可擴(kuò)展且易于使用的分布式數(shù)據(jù)處理引擎。后期開發(fā)了一個(gè)基于PACT模型的分布式運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)Nephele。隨著項(xiàng)目的發(fā)展，研究團(tuán)隊(duì)將重點(diǎn)放在了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理上，在Nephele之上構(gòu)建了DataStreamAPI，以便用戶可以構(gòu)建復(fù)雜的流處理應(yīng)用程序。隨著時(shí)間的推移，Stratosphere項(xiàng)目在開發(fā)和推廣過程種獲得了廣泛的認(rèn)可和用戶支持。2014年6月，該項(xiàng)目被捐贈給Apache軟件基金會，正式成為了ASF（ApacheSoftwareFoundation）的頂級項(xiàng)目，被命名為ApacheFlink。Flink的發(fā)展過程和主要版本ApacheFlink1.0.0（2016）：這是Flink的第一個(gè)重要里程碑版本。ApacheFlink1.2.0（2017）：此版本引入了對事件時(shí)間（EventTime）處理的改進(jìn)，提供了更加強(qiáng)大的窗口函數(shù)支持，并改進(jìn)了操作狀態(tài)（OperatorState）的實(shí)現(xiàn)。ApacheFlink1.5.0（2018）：此版本主要關(guān)注在大規(guī)模部署場景下的性能優(yōu)化和穩(wěn)定性改進(jìn)。ApacheFlink1.9.0（2019）：此版本提供了對TableAPI和SQLAPI的大量改進(jìn)。ApacheFlink1.12.0（2020）：此版本繼續(xù)擴(kuò)展了對SQL和TableAPI的支持。ApacheFlink1.13.0（2021）：這個(gè)版本進(jìn)一步增強(qiáng)了對SQL和TableAPI的支持，包括對SQLCLI的改進(jìn)、對DDL語句的擴(kuò)展支持，以及對長時(shí)間運(yùn)行的作業(yè)的性能優(yōu)化。Flink1.15-1.16：引入了更多的SQL內(nèi)置函數(shù)、窗口操作和Join支持，通過優(yōu)化查詢計(jì)劃、使用編譯器技術(shù)等方式提高了SQL引擎的執(zhí)行效率和穩(wěn)定性。Flink的定義Flink是一款高性能、分布式、開源的流處理框架，它能夠高效地處理無界和有界數(shù)據(jù)流。Flink最大的特點(diǎn)是流處理，與Spark不同的是，Spark是基于批處理思想的，將流處理視為批處理的一種特殊情況，即將數(shù)據(jù)流拆分為微批處理。相比之下，F(xiàn)link提供了更低的延遲和更高的吞吐量，更好地適應(yīng)實(shí)時(shí)流處理的需求。此外，F(xiàn)link還提供了豐富的API和運(yùn)行時(shí)組件，可支持更廣泛的應(yīng)用場景，使得開發(fā)人員能夠更加靈活地使用Flink進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。圖1-1ApacheFlink官方LogoFlink的定義Flink的創(chuàng)新性和技術(shù)優(yōu)勢：真正的流處理強(qiáng)大的狀態(tài)管理精確的時(shí)間處理易用性和高擴(kuò)展性良好的生態(tài)兼容性編程語言的選擇Flink提供了多樣化的編程語言API，涵蓋了Java、Scala、Python和SQL等多種語言。對于Java和Scala開發(fā)人員，使用Flink提供的DataStream和DataSetAPI可以獲得更好的性能和靈活性。。對于Python開發(fā)人員，F(xiàn)link提供了PyFlinkAPI，可以使用Python進(jìn)行Flink編程。但是相比Java和ScalaAPI，PyFlink的性能較低，并且不支持所有的FlinkAPI功能。對于SQL開發(fā)人員，F(xiàn)link提供了SQLAPI和TableAPI。這兩種API支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL語法和表達(dá)式，并提供了一些擴(kuò)展功能，例如窗口和聚合操作。綜上所述，選擇編寫Flink程序應(yīng)該根據(jù)具體項(xiàng)目需求和開發(fā)人員的技術(shù)背景來選擇。對于大多數(shù)情況下，建議使用Java或ScalaAPI進(jìn)行開發(fā)。如果需要更加簡單的數(shù)據(jù)處理，可以考慮使用SQLAPI或TableAPI。對于Python開發(fā)人員，可以使用PyFlink進(jìn)行開發(fā)，但需要注意性能和API支持的限制。Flink層次架構(gòu)–知識點(diǎn)預(yù)覽#節(jié)知識點(diǎn)難點(diǎn)重點(diǎn)應(yīng)用1C01-02Flink層次架構(gòu)1、架構(gòu)設(shè)計(jì)√

2、API

&

Libraries層√3、Runtime核心層√4、物理部署層√架構(gòu)設(shè)計(jì)Flink采用分層的架構(gòu)設(shè)計(jì)，從而保證各層在功能和職責(zé)上的清晰。如圖所示，由上而下分別是API&Libraries層、Runtime核心層以及物理部署層：圖1-2Flink架構(gòu)設(shè)計(jì)圖API&Libraries層API&Libraries層可以進(jìn)行如下劃分（API&Libraries組件圖）：在SQL和TableAPI層，提供了SQL語句支持及表格處理相關(guān)函數(shù)。圖1-3API&Libraries組件圖DataStreamAPI層是Flink數(shù)據(jù)處理的核心API，提供了數(shù)據(jù)讀取，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)輸出等一系列常用操作的封裝。StatefulStreamProcessing是最低級別的抽象，它通過ProcessFunction函數(shù)內(nèi)嵌到DataS-treamAPI中。Runtime核心層Runtime核心層是Flink分布式計(jì)算框架的核心實(shí)現(xiàn)層，包括作業(yè)轉(zhuǎn)換，任務(wù)調(diào)度，資源分配，任務(wù)執(zhí)行等功能，基于這一層的實(shí)現(xiàn)，可以在流式引擎下同時(shí)運(yùn)行流處理程序和批處理程序。Runtime核心層包括以下幾個(gè)主要組件：TaskManager：是Flink的核心執(zhí)行引擎，負(fù)責(zé)運(yùn)行用戶編寫的Flink程序。JobManager：JobManager是Flink集群的管理節(jié)點(diǎn)，它負(fù)責(zé)接收和處理Flink程序的提交請求，并將程序的執(zhí)行計(jì)劃分配給TaskManager進(jìn)行執(zhí)行。數(shù)據(jù)緩沖區(qū)（Buffer）：負(fù)責(zé)在TaskManager之間傳輸數(shù)據(jù)。任務(wù)調(diào)度器：負(fù)責(zé)對任務(wù)進(jìn)行調(diào)度，保證每個(gè)任務(wù)在執(zhí)行時(shí)都有足夠的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)資源。運(yùn)行時(shí)優(yōu)化器：是Flink的一個(gè)核心功能，它能夠在任務(wù)運(yùn)行過程中實(shí)時(shí)地對任務(wù)執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化，以提高任務(wù)的執(zhí)行效率。物理部署層Flink的物理部署層提供了多種部署模式，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景和部署環(huán)境。具體來說，支持以下幾種模式：Standalone模式：在一個(gè)獨(dú)立的集群中部署Flink應(yīng)用程序，通常使用Flink自帶的Standalone模式來實(shí)現(xiàn)。YARN模式：將Flink應(yīng)用程序部署到Y(jié)ARN集群上，可以利用YARN提供的資源管理和調(diào)度功能，同時(shí)也可以實(shí)現(xiàn)Flink集群的高可用性。Mesos模式：將Flink應(yīng)用程序部署到Mesos集群上，可以利用Mesos提供的資源管理和調(diào)度功能。Kubernetes模式：將Flink應(yīng)用程序部署到Kubernetes集群上，可以利用Kubernetes提供的資源管理和調(diào)度功能，同時(shí)也可以實(shí)現(xiàn)Flink集群的高可用性。大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)的發(fā)展–知識點(diǎn)預(yù)覽#節(jié)知識點(diǎn)難點(diǎn)重點(diǎn)應(yīng)用1C01-03大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)的發(fā)展1、Flink的起源√

2、Kappa架構(gòu)√3、流處理架構(gòu)的發(fā)展√Flink的起源Lambda架構(gòu)是一種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，由Twitter的數(shù)據(jù)科學(xué)家NathanMarz首次提出。它旨在解決實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理中的延遲和容錯(cuò)性問題，通過結(jié)合批處理和實(shí)時(shí)處理兩種方式，實(shí)現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的低延遲和高可靠性處理。Lambda架構(gòu)的主要組成部分包括三層：數(shù)據(jù)層（DataLayer）速度層（SpeedLayer）批處理層（BatchLayer）Lambda架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)：低延遲高容錯(cuò)性高擴(kuò)展性Lambda架構(gòu)的缺點(diǎn)：復(fù)雜性數(shù)據(jù)一致性技術(shù)選型Kappa架構(gòu)Kappa架構(gòu)是一種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，專注于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理，旨在簡化Lambda架構(gòu)的復(fù)雜性。Kappa架構(gòu)的主要組成部分包括兩層：數(shù)據(jù)層（DataLayer）流處理層（StreamProcessingLayer）Kappa架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)：簡化架構(gòu)低延遲可擴(kuò)展性Kappa架構(gòu)的缺點(diǎn)：容錯(cuò)性適用性流處理框架的發(fā)展早期流處理框架：如ApacheS4和Yahoo!Storm，主要關(guān)注實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。這些框架為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)提供了低延遲處理能力，但相對較少關(guān)注數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和容錯(cuò)性。微批處理：為了解決實(shí)時(shí)處理中的準(zhǔn)確性和容錯(cuò)性問題，微批處理模式應(yīng)運(yùn)而生。微批處理框架，如ApacheSparkStreaming，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)劃分為小批量（micro-batches），然后對這些小批量進(jìn)行處理。這種方法提高了數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和容錯(cuò)性，但相對犧牲了一定的延遲。狀態(tài)管理和容錯(cuò)處理：如ApacheFlink通過引入精確一次（exactly-once）處理語義和分布式狀態(tài)管理，實(shí)現(xiàn)了高容錯(cuò)性和低延遲的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。統(tǒng)一批處理和流處理：如ApacheFlink和ApacheBeam，為批處理和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理提供統(tǒng)一的API和數(shù)據(jù)處理模型。無服務(wù)器流處理：隨著云計(jì)算和無服務(wù)器（Serverless）架構(gòu)的普及，一些云服務(wù)提供商開始提供無服務(wù)器流處理解決方案。例如，AWSLambda、GoogleCloudDataflow和AzureStr-eamAnalytics等。Flink應(yīng)用場景–知識點(diǎn)預(yù)覽#節(jié)知識點(diǎn)難點(diǎn)重點(diǎn)應(yīng)用1C01-04Flink應(yīng)用場景1、事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用√

2、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用√3、數(shù)據(jù)管道應(yīng)用√4、行業(yè)應(yīng)用√Flink數(shù)據(jù)處理流程ApacheFlink功能強(qiáng)大，支持開發(fā)和運(yùn)行多種不同種類的應(yīng)用程序，其主要應(yīng)用主要可以分為三大類，包括：事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、數(shù)據(jù)管道應(yīng)用：除了這三大核心應(yīng)用場景外，ApacheFlink還在不同行業(yè)領(lǐng)域中展現(xiàn)出了其強(qiáng)大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力圖1-4Flink數(shù)據(jù)處理流程圖數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用是一種具有狀態(tài)的應(yīng)用，它可以從一個(gè)或多個(gè)事件流中提取數(shù)據(jù)，并根據(jù)到來的事件觸發(fā)計(jì)算、狀態(tài)更新或其他外部動(dòng)作。如下圖所示，傳統(tǒng)應(yīng)用和事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用架構(gòu)之間的區(qū)別：傳統(tǒng)應(yīng)用中，計(jì)算和存儲是分離的，而事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用中則是緊密耦合的。這種緊密的耦合關(guān)系能夠?yàn)閼?yīng)用帶來更高的性能和可靠性。事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用無須查詢遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫，本地?cái)?shù)據(jù)訪問使得它具有更高的吞吐和更低的延遲。典型的事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用包括：反欺詐、異常檢測、基于規(guī)則的報(bào)警、業(yè)務(wù)流程監(jiān)控等。圖1-5傳統(tǒng)應(yīng)用和事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用架構(gòu)圖數(shù)據(jù)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)分析應(yīng)用旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和指標(biāo)。借助流處理引擎，可以實(shí)時(shí)地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。與傳統(tǒng)查詢不同，流式處理程序會接入實(shí)時(shí)事件流，并隨著事件消費(fèi)持續(xù)產(chǎn)生和更新結(jié)果。這些結(jié)果數(shù)據(jù)可以寫入外部數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)或以內(nèi)部狀態(tài)的形式維護(hù)。實(shí)時(shí)報(bào)表或大屏應(yīng)用可以相應(yīng)地從外部數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)或直接查詢應(yīng)用的內(nèi)部狀態(tài)。ApacheFlink同時(shí)支持流式和批量分析應(yīng)用，如下圖所示(批量分析應(yīng)用和流式分析應(yīng)用圖)。典型的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用包括：電信網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量監(jiān)控、移動(dòng)應(yīng)用中的產(chǎn)品更新及實(shí)驗(yàn)評估分析、消費(fèi)者技術(shù)中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)即席分析、大規(guī)模圖分析。圖1-6批量分析應(yīng)用和流式分析應(yīng)用圖數(shù)據(jù)管道應(yīng)用提取-轉(zhuǎn)換-加載（ETL）是一種在存儲系統(tǒng)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和遷移的常用方法。數(shù)據(jù)管道和ETL作業(yè)的用途相似，都可以轉(zhuǎn)換、豐富數(shù)據(jù)，并將其從某個(gè)存儲系統(tǒng)移動(dòng)到另一個(gè)。但數(shù)據(jù)管道是以持續(xù)流模式運(yùn)行，而非周期性觸發(fā)。因此它支持從一個(gè)不斷生成數(shù)據(jù)的源頭讀取記錄，并將它們以低延遲移動(dòng)到終點(diǎn)。如下圖所示(周期性ETL作業(yè)和持續(xù)數(shù)據(jù)管道的差異圖)。和周期性ETL作業(yè)相比，持續(xù)數(shù)據(jù)管道可以明顯降低將數(shù)據(jù)移動(dòng)到目的端的延遲。典型的數(shù)據(jù)管道應(yīng)用包括：電子商務(wù)中的實(shí)時(shí)查詢索引構(gòu)建、電子商務(wù)中的持續(xù)ETL。圖1-7周期性ETL作業(yè)和持續(xù)數(shù)據(jù)管道的差異圖行業(yè)應(yīng)用在中國，許多領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)公司都在使用Flink處理大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。以下是一些在中國和全球范圍內(nèi)使用Flink的知名互聯(lián)網(wǎng)公司：阿里巴巴：阿里巴巴是Flink在中國最大的應(yīng)用者之一。阿里巴巴在其各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，如電商、金融、物流等，廣泛使用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析。還積極為Flink社區(qū)貢獻(xiàn)代碼，推動(dòng)了Flink的發(fā)展和優(yōu)化。騰訊：騰訊是另一個(gè)在中國大規(guī)模使用Flink的互聯(lián)網(wǎng)巨頭。騰訊在其廣告、游戲、社交和金融等業(yè)務(wù)中使用Flink處理大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。騰訊還將Flink與其自身的技術(shù)棧相結(jié)合，以滿足特定業(yè)務(wù)需求。百度：百度在搜索、推薦、安全等業(yè)務(wù)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。百度將Flink與自家的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)相結(jié)合，以提高數(shù)據(jù)處理效率和應(yīng)用性能。網(wǎng)易：網(wǎng)易在游戲、電商和教育等業(yè)務(wù)領(lǐng)域使用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。網(wǎng)易利用Flink提供的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力，實(shí)現(xiàn)了對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析和優(yōu)化。行業(yè)應(yīng)用在全球范圍內(nèi)，有許多知名的互聯(lián)網(wǎng)公司也在使用Flink處理大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，例如：Uber：Uber在其實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺中大規(guī)模使用Flink，用于實(shí)時(shí)計(jì)費(fèi)、實(shí)時(shí)調(diào)度、實(shí)時(shí)監(jiān)控和實(shí)時(shí)分析等場景。Netflix：Netflix使用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，以提供實(shí)時(shí)推薦、實(shí)時(shí)監(jiān)控和實(shí)時(shí)分析等服務(wù)。Lyft：Lyft使用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，以支持實(shí)時(shí)定價(jià)、實(shí)時(shí)調(diào)度和實(shí)時(shí)分析等場景。Yelp：Yelp利用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，用于實(shí)時(shí)搜索、實(shí)時(shí)推薦和實(shí)時(shí)監(jiān)控等業(yè)務(wù)場景。Flink生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)–知識點(diǎn)預(yù)覽#節(jié)知識點(diǎn)難點(diǎn)重點(diǎn)應(yīng)用1C01-05Flink生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)1、Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)工具√

2、Flink的社區(qū)和貢獻(xiàn)者√Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)工具Flink的生態(tài)系統(tǒng)由多個(gè)項(xiàng)目和工具組成，這些項(xiàng)目和工具提供了各種功能和擴(kuò)展，讓Flink在不同的場景下得以應(yīng)用。FlinkCDCFlinkCDC支持多種常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer等。采用binlog、WAL等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高效、低延遲的數(shù)據(jù)捕獲和傳輸。同時(shí)，F(xiàn)linkCDC提供了豐富的數(shù)據(jù)源和Sink，可以與Flink的流處理引擎無縫集成，實(shí)現(xiàn)高效、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理和分析。FlinkCDC在實(shí)際應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用場景，如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)倉庫更新、實(shí)時(shí)報(bào)表等。它可以與Flink的SQL、DataStreamAPI和TableAPI等組件無縫集成，為企業(yè)提供了一個(gè)高效、實(shí)時(shí)、可靠的數(shù)據(jù)處理和分析方案。Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)工具FlinkGellyFlinkGelly是Flink的圖計(jì)算庫，旨在提供一種高效的方式來進(jìn)行大規(guī)模圖計(jì)算。提供了許多圖計(jì)算算法，如PageRank、ConnectedComponents、TrianglesCounting等，支持用戶自定義算法。FlinkGelly提供了三種不同的圖表示方式，分別是基于Edge的圖表示、基于Vert-ex的圖表示和基于Tuple的圖表示。還提供了許多方便的API和工具來簡化圖計(jì)算的實(shí)現(xiàn)，如Vertex-centricIteration、Edge-centricIteration等。FlinkGelly與Flink的批處理和流處理API無縫集成，可以輕松地將圖處理任務(wù)與其他處理任務(wù)組合起來實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的應(yīng)用程序。ApacheKafkaApacheKafka是一種分布式流數(shù)據(jù)處理平臺，由LinkedIn公司開發(fā)并捐贈給Apache基金會。它是一種高吞吐量、低延遲的消息隊(duì)列，主要用于解決數(shù)據(jù)管道、流式處理等領(lǐng)域的問題。Kafka可以作為Flink的數(shù)據(jù)源或者數(shù)據(jù)目的地，用于數(shù)據(jù)的輸入和輸出。Flink提供了KafkaConnector來實(shí)現(xiàn)Kafka和Flink之間的數(shù)據(jù)交互，同時(shí)也支持使用Kafka作為狀態(tài)后端存儲Flink的狀態(tài)信息。在實(shí)際應(yīng)用中，Kafka和Flink通常被一起使用，實(shí)現(xiàn)流數(shù)據(jù)處理的全鏈路，可以處理各種規(guī)模的數(shù)據(jù)流。Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)工具FlinkCEP

（ComplexEventProcessing）FlinkCEP是Flink提供的一種用于處理復(fù)雜事件的工具，它基于流式數(shù)據(jù)處理和規(guī)則匹配技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)地處理來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的事件流，并將事件序列轉(zhuǎn)換為有用的信息。FlinkCEP可以用于監(jiān)測、診斷和處理各種業(yè)務(wù)流程中發(fā)生的事件，例如金融交易、網(wǎng)絡(luò)安全、物聯(lián)網(wǎng)等。FlinkCEP與Flink的流式處理引擎緊密集成，能夠高效地處理大規(guī)模的事件流，并支持事件的窗口和時(shí)間延遲處理等特性。FlinkMLFlinkML是Flink生態(tài)系統(tǒng)中的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它為Flink應(yīng)用程序提供了一些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括分類、聚類、回歸、降維等。FlinkML通過Flink的分布式計(jì)算能力，可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，支持在線學(xué)習(xí)和批量學(xué)習(xí)模式，提供了一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)，例如邏輯回歸、線性回歸、K-Means、樸素貝葉斯等。Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)工具ApacheDruidApacheDruid是一個(gè)分布式、列存儲、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，旨在快速查詢大型數(shù)據(jù)集并實(shí)時(shí)分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。它提供了快速的多維聚合、近實(shí)時(shí)查詢和可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)處理能力，適用于實(shí)時(shí)分析、數(shù)據(jù)探索、指標(biāo)監(jiān)控和實(shí)時(shí)報(bào)警等場景。Druid的數(shù)據(jù)模型由數(shù)據(jù)源、維度、度量和時(shí)間戳組成。數(shù)據(jù)源可以是任何類型的數(shù)據(jù)源，包括數(shù)據(jù)庫、日志文件和事件流等。維度和度量用于描述和量化數(shù)據(jù)，時(shí)間戳則指定數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍。與Flink的關(guān)系是，F(xiàn)link提供了一個(gè)Kafka到Druid的Connector，稱為ApacheFlinkDruidSink。這個(gè)Sink能夠?qū)link中的數(shù)據(jù)發(fā)送到Druid集群，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速插入和實(shí)時(shí)查詢。同時(shí)，F(xiàn)link也可以從Druid中讀取數(shù)據(jù)，進(jìn)一步擴(kuò)展了Flink在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的應(yīng)用場景。Flink的社區(qū)和貢獻(xiàn)者Flink的社區(qū)是一個(gè)開放且充滿活力的社區(qū)，由來自不同背景、不同地域、不同組織的貢獻(xiàn)者組成。目前，F(xiàn)link的社區(qū)包括了ApacheFlink社區(qū)、Ververica社區(qū)和DataArtisans社區(qū)，共同推動(dòng)Flink的發(fā)展和應(yīng)用。Flink的社區(qū)貢獻(xiàn)者包括了來自全球的開發(fā)者、用戶、學(xué)者、企業(yè)等不同背景的人員，他們通過提交代碼、編寫文檔、報(bào)告Bug、解決問題等方式為Flink的發(fā)展和應(yīng)用做出了重要的貢獻(xiàn)。ApacheFlink社區(qū)：由來自全球的開發(fā)者、用戶、貢獻(xiàn)者和愛好者組成。Ververica社區(qū)：是由Flink的核心貢獻(xiàn)者和開發(fā)者創(chuàng)建的社區(qū)，致力于推動(dòng)Flink的應(yīng)用和發(fā)展。DataArtisans社區(qū)：是Flink的創(chuàng)始人和核心開發(fā)者創(chuàng)建的社區(qū)，它為Flink提供了一些重要的功能和擴(kuò)展，例如Flink的復(fù)雜事件處理引擎CEP，F(xiàn)link的狀態(tài)后端RocksDB和Flink的Kafka連接器。Flink與其他大數(shù)據(jù)框架的關(guān)系–知識點(diǎn)預(yù)覽#節(jié)知識點(diǎn)難點(diǎn)重點(diǎn)應(yīng)用1C01-06Flink與其他大數(shù)據(jù)框架的關(guān)系1、Flink與Hadoop√

2、Flink與Hive√3、Flink與SparkStreaming√4、Flink與Storm√Flink與HadoopFlink和Hadoop都是大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的重要技術(shù)，但它們有一些本質(zhì)的區(qū)別：Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算平臺，它主要由HDFS和MapReduce兩個(gè)核心組件組成，用于存儲和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。Hadoop的處理方式是將數(shù)據(jù)分成塊進(jìn)行分布式處理，采用批量處理模式，對于數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)處理不是很擅長。Flink則是一個(gè)實(shí)時(shí)計(jì)算引擎，它專注于流數(shù)據(jù)處理，提供了更為靈活的流處理模式。相比于Hadoop，F(xiàn)link支持更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)流處理操作，如窗口計(jì)算、狀態(tài)管理和復(fù)雜事件處理等，且延遲更低，可以更快地處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。Flink在物理部署層面上可以支持多種資源管理框架，包括Hadoop的YARN，因此在實(shí)際使用中，F(xiàn)link和Hadoop并不是完全互斥的關(guān)系，可以結(jié)合使用，比如使用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，再將處理結(jié)果存儲在Hadoop的HDFS上進(jìn)行批量處理和存儲。Fli