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Flink-core小总结

2022-07-29 01:01:56  阅读:40  来源: 互联网

标签:总结 core Flink 窗口 flink checkpoint task 计算 数据


Flink-core小总结

1. 实时计算和离线计算

1.1 离线计算

  • 离线计算的处理数据是固定的
  • 离线计算是有延时的,T+1
  • 离线计算是数据处理完输出结果,只是输出最终结果
  • 离线计算相对可以处理复杂的计算

1.2 实时计算

  • 实时计算是实时的处理数据,数据从流入到计算出结果延迟低
  • 实时计算是输出连续的结果
  • 做的计算相对来讲比较简单

1.3 数据时效性越高,价值就越高

2. flink和sparkstreaming

2.1sprk streaming

  • 微批处理,一次处理少量的数据
  • 时间驱动,每隔一段时间计算一次
  • 底层是MapReduce模型,现执行map端,后执行reduce端,优点就是可以在map端做预聚合,缺点就是延迟高
  • 粗粒度的资源调度
  • 实时处理,每一条数据处理一次
  • 事件驱动,每条数据处理一次
  • 底层是持续流模型,上游task和下游task同时启动一起运行,等待数据流入
  • 粗粒度资源调度
  • flink的功能更强大,窗口,事件时间,状态,sql api,cep

3. flink代码

3.1 source

读取文件,读取socket,基于集合,自定义source(SourceFunction|KafkaSource),kafkaSource

3.2 transformation算子

map,flatmap.filter,union,key

  1. 可以用于DataStream
  2. 可以用于keyBy之后,可以对于同一个可key的数据做处理
  3. 可以用于window之后,可以对一个窗口内地数据做处理

3.3 sink

print,写入文件,写入socket(测试),自定义sink(SinkFunction,Rich function),kafkaSink

4. 架构

4.1 jobManager

  • 将task发送到taskmanager中执行
  • 监控taskmanager的状态,task的状态
  • 定时触发任务的checkpoint

4.2 taskManager

  • 执行task
  • 将数据发送到下游的task
  • 构建数据流程图,将任务提交到jobManager中

5. 环境搭建

5.1 local

5.2 独立集群

  • 为flink搭建一个独立的集群,和hadoop没关系,但是公司中一般已经有了yarn资源调度框架,不需要搞两个资源调度框架
  • application-为每一个任务单独在yarn中启动一个flink的集群(jobmanager,taskmanager),数据流程图在jobmanager中构建

  • per job-为每个任务单独在yarn中启动一个flink集群(jobmanager,taskmanager),数据流程图在本地中构建

    在提交到jobmanager

  • yarn session-现在yarn集群中启动一个flink的集群(jobmanager),所有的使用session模式提交的任务共用一个jobmanager,但是任务之间会有影响,一般用于测试。在提交任务的时候在动态的申请taskmanager,任务结束后就会释放taskmanager。提交方式:页面提交,命令行提交,远程rpc提交

6. 并行度

6.1 共享资源

  • flink不是每一个task占用一个资源,而是一个并行度占用一个资源
  • 上游和下游的task可以共享一个slot

6.2 并行度的设置

  • 每一个算子单独设置,优先级最高
  • 在env中统一设置
  • 提交任务的时候试着,优先级最低(推荐使用)

7. 事件时间

  1. 数据中自带了一个时间
  2. 使用数据中的时间字段进行计算,可以反应数据真实发生的情况
  3. 使用事件时间存在乱序的解决办法:flink通过将水位线前移,避免数据乱序导致数据丢失

8. 窗口

8.1 时间窗口

  • 滑动的处理时间窗口
  • 滑动的事件时间窗口
  • 滚动的处理时间窗口
  • 滚动的事件时间窗口

8.2 会话窗口

  • 处理时间的会话时间窗口
  • 事件时间的的会话时间窗口

8.3 统计窗口

  • 滑动的统计窗口
  • 滚动的统计窗口

9. checkpoint

checkpoint时flink的容错机制

flink通过checkpoint将计算过程的状态持久化到外部系统中,如果任务执行失败,可以从checkpoint的位置恢复保证数据的完整性

checkpoint流程:

  • Jobmanager会定时的向source task 发送trigger
  • source task 在数据流中安插barrier
  • source task 将barrier 向下游传递,同时自己会同步做快照,并异步将状态持久化到hdfs中
  • 将下游task收到上游所有的实例的barrier后就会作快照
  • 当所有的task处理完同一次的checkpoint之后,一次checkpoint完成
  • jobmanager会删除掉旧的checkpoint文件,保留最新的

10. state状态

可以理解为flink计算过程中产生的中间结果

  • valueState
  • listState
  • mapState
  • reducingState aggState

状态会被checkpoint持久滑倒hdfs中,如果任务执行失败,还可以挥复

11. exactly once

11.1 kafka端

  • kafka的副本机制,每一个分区有多个副本,可以保证数据不会丢失

  • 生产者的等幂性,同一条数据由于各种原因重试多次,不会导致数据的重复

  • ack机制

    1. acks=0, 生产者只负责生产数据,不管kafka是否保存成功, 会丢失数据,生产效率高

    2. acks=1 (默认),生产者会等待第一个副本数据保存成功,再返回数据发生成功,如果这个时间第-个副本所在的节点挂了,会导致数据丢失

    3. acks=-1, 生产者需要等待所有的副本数据都保存成功才返回成功,不会丢失数据,效率低

      事务

    11.2 flink消费端

    • flink会将kafka的消费偏移量和中间计算结果保存在状态中,如果任务执行失败,可以恢复,在进行聚合计算的情况下,可以保证数据的最终一致性
    • 如果作数据的清洗过滤,会出现重复的数据
    • 为了解决清洗过滤任务中的出现数据重复出现的问题,flink在sink到Kafka的时候可以开启事务
    • 在上次checkpoint完成之后开启事务,在一次checkpoint完成之后提交事务,事务未提交不会出现重复
    • 但是会增加数据的延迟

标签:总结,core,Flink,窗口,flink,checkpoint,task,计算,数据
来源: https://www.cnblogs.com/atao-BigData/p/16530848.html

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