第四章Flink流處理架構(gòu)與原理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)流處理模型與原理第二節(jié)Flink流處理架構(gòu)第三節(jié)Flink集群架構(gòu)教學(xué)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)了解大數(shù)據(jù)流處理模型與基本原理了解Flink流處理架構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)處理的基本方式技能目標(biāo)能掌握Flink流處理架構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)處理的基本方式，完成數(shù)據(jù)處理和狀態(tài)管理。能掌握Flink集群架構(gòu)中各組件的運(yùn)行原理。畢業(yè)要求 1.工程知識(shí)流處理模型與原理–知識(shí)點(diǎn)預(yù)覽#節(jié)知識(shí)點(diǎn)難點(diǎn)重點(diǎn)應(yīng)用1C04-01流處理模型與原理1、數(shù)據(jù)流的概念√

2、流處理和批處理√3、流處理的原理√4、流處理的模型√5、流處理的優(yōu)化策略√數(shù)據(jù)流的概念——數(shù)據(jù)流的特點(diǎn)數(shù)據(jù)流有以下幾個(gè)特點(diǎn)：連續(xù)性，數(shù)據(jù)流的連續(xù)性意味著數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)需要具備對(duì)數(shù)據(jù)的持續(xù)接收和處理能力。實(shí)時(shí)性，數(shù)據(jù)流通常是實(shí)時(shí)產(chǎn)生并實(shí)時(shí)處理的，因此需要具備快速的處理速度和實(shí)時(shí)的響應(yīng)能力。高并發(fā)，數(shù)據(jù)流可能同時(shí)包含多個(gè)不同來源的數(shù)據(jù)，因此需要具備高并發(fā)的處理能力。不確定性，數(shù)據(jù)流通常是不確定的，可能會(huì)存在噪聲、異常值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和處理?？勺冃裕瑪?shù)據(jù)流的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)是可變的，可能會(huì)隨時(shí)發(fā)生變化，因此需要具備靈活的處理能力。數(shù)據(jù)流的概念——數(shù)據(jù)流的產(chǎn)生數(shù)據(jù)流一般從以下幾個(gè)方面產(chǎn)生：實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)源通常來自傳感器設(shè)備，如氣象站、交通監(jiān)控設(shè)備、智能家居設(shè)備等，能夠?qū)崟r(shí)采集環(huán)境數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、家庭數(shù)據(jù)等。用戶行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源主要涉及網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用等用戶使用行為，如點(diǎn)擊量、瀏覽量、訪問時(shí)長(zhǎng)、購(gòu)買行為等。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源主要來自企業(yè)的內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)，如訂單、庫(kù)存、交易等。外部數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)源主要來自外部環(huán)境和市場(chǎng)，如社交媒體數(shù)據(jù)、新聞數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)流的概念——數(shù)據(jù)流的采集方式當(dāng)談到數(shù)據(jù)流的來源和采集時(shí)，常見的方式可以歸納為以下幾類：推送方式，數(shù)據(jù)生產(chǎn)者會(huì)將數(shù)據(jù)主動(dòng)推送到數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，例如消息隊(duì)列、ApacheKafka、RabbitMQ等中間件。拉取方式，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)通過輪詢的方式從數(shù)據(jù)生產(chǎn)者處主動(dòng)拉取數(shù)據(jù)。這種方式適用于數(shù)據(jù)量不大，但是需要實(shí)時(shí)性比較高的場(chǎng)景。日志采集方式，通過讀取應(yīng)用程序或系統(tǒng)的日志文件獲取數(shù)據(jù)。這種方式比較適合于需要分析系統(tǒng)運(yùn)行情況的場(chǎng)景，例如日志分析、異常檢測(cè)等。監(jiān)控方式通過監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)性能等方式獲取數(shù)據(jù)，這種方式比較適合于系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控和分析。數(shù)據(jù)流的概念——主流采集工具主流的數(shù)據(jù)采集工具包括：Flume：Flume是一個(gè)分布式的日志收集系統(tǒng)，主要用于將各種日志數(shù)據(jù)收集到Hadoop的HDFS中，支持多種數(shù)據(jù)源的采集，包括Web服務(wù)器、JMS、各種數(shù)據(jù)庫(kù)等，同時(shí)也支持自定義的數(shù)據(jù)源，如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。Kafka：Kafka是一個(gè)分布式流處理平臺(tái)，主要用于處理海量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，具有高可用、高可擴(kuò)展性和高性能等特點(diǎn)。Logstash：Logstash是一個(gè)開源的日志收集、處理和轉(zhuǎn)發(fā)的工具，能夠從多種數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，包括文件、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)等。Fluentd：Fluentd是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)采集器，與Logstash類似，能夠從多種數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)發(fā)到目標(biāo)存儲(chǔ)中。流處理和批處理——定義流處理和批處理是數(shù)據(jù)處理的兩種基本方式。批處理：批處理是指將一批數(shù)據(jù)一次性加載到系統(tǒng)中進(jìn)行處理的方式。流處理：流處理是指持續(xù)不斷地處理數(shù)據(jù)流，實(shí)時(shí)地進(jìn)行計(jì)算和分析。批處理方式流處理方式流處理和批處理——差異批處理和流處理的差異主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：數(shù)據(jù)處理方式，批處理是對(duì)一批靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，而流處理是對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。處理時(shí)延，批處理需要等待一批數(shù)據(jù)到達(dá)之后再進(jìn)行處理，因此會(huì)存在一定的延遲。而流處理是實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)流，可以在數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)立即進(jìn)行處理，因此處理時(shí)延更低。處理精度，批處理通常是對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，因此可以獲得更高的處理精度。而流處理是實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)流，處理精度可能會(huì)受到數(shù)據(jù)采樣等因素的影響。數(shù)據(jù)處理規(guī)模，批處理通常處理的數(shù)據(jù)量較大，需要進(jìn)行分布式處理。而流處理需要處理的數(shù)據(jù)量較小，通?？梢栽趩蝹€(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上完成。處理結(jié)果輸出方式，批處理通常是將處理結(jié)果保存到文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫(kù)中，而流處理通常是實(shí)時(shí)輸出處理結(jié)果，例如將數(shù)據(jù)流分發(fā)到不同的終端或輸出到實(shí)時(shí)報(bào)表中。流處理的原理流處理的基本原理是實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)流，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以產(chǎn)生有價(jià)值的結(jié)果。流處理通常由三部分組成：數(shù)據(jù)源、處理引擎和數(shù)據(jù)輸出。流處理的原理——數(shù)據(jù)源流處理的第一步是獲取數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)源可以是各種數(shù)據(jù)流，如實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等，也可以是其他系統(tǒng)或數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源通常是通過數(shù)據(jù)輸入接口或API進(jìn)行連接，以獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。流處理的原理——處理引擎流處理的核心是處理引擎。處理引擎通常由數(shù)據(jù)分區(qū)、任務(wù)劃分、并行計(jì)算和數(shù)據(jù)輸出等模塊組成。在處理引擎中，數(shù)據(jù)流通常被分成多個(gè)分區(qū)，每個(gè)分區(qū)由一個(gè)或多個(gè)任務(wù)處理。每個(gè)任務(wù)都可以在不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行計(jì)算，以提高處理速度。處理引擎根據(jù)業(yè)務(wù)需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、轉(zhuǎn)換、聚合、統(tǒng)計(jì)等操作，以產(chǎn)生有價(jià)值的結(jié)果。流處理的原理——數(shù)據(jù)輸出流處理的最后一步是數(shù)據(jù)輸出。處理引擎可以將處理結(jié)果實(shí)時(shí)輸出到多個(gè)不同的目標(biāo)存儲(chǔ)和終端設(shè)備中，如數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)報(bào)表、移動(dòng)應(yīng)用等。流處理的處理流程可以簡(jiǎn)單描述為：數(shù)據(jù)輸入→數(shù)據(jù)分區(qū)→任務(wù)劃分→并行計(jì)算→數(shù)據(jù)輸出。流處理的原理——流處理的處理流程釋義數(shù)據(jù)輸入：數(shù)據(jù)輸入是指將實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流引入流處理系統(tǒng)中。數(shù)據(jù)分區(qū)：數(shù)據(jù)分區(qū)是指將數(shù)據(jù)流分為多個(gè)分區(qū)，以便并行處理。任務(wù)劃分：任務(wù)劃分是指將每個(gè)數(shù)據(jù)分區(qū)分配給不同的任務(wù)進(jìn)行處理。并行計(jì)算：并行計(jì)算是指對(duì)于每個(gè)任務(wù)，將其分區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行并行計(jì)算。數(shù)據(jù)輸出：數(shù)據(jù)輸出是指將處理結(jié)果輸出到各種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，如數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)、消息隊(duì)列等，也可以實(shí)時(shí)輸出到實(shí)時(shí)報(bào)表中，以支持實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析和可視化展示。流處理的原理——流處理設(shè)計(jì)上的難點(diǎn)數(shù)據(jù)處理延遲：由于數(shù)據(jù)流是實(shí)時(shí)產(chǎn)生的，因此流處理需要保證處理時(shí)延盡可能短，以確保處理結(jié)果的實(shí)時(shí)性。大規(guī)模數(shù)據(jù)處理：流處理需要處理實(shí)時(shí)產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)，因此需要具備高并發(fā)、高吞吐量的處理能力。數(shù)據(jù)質(zhì)量保障：由于數(shù)據(jù)流可能包含噪聲、異常值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等，因此流處理需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和處理，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。流處理平臺(tái)的選擇和配置：流處理平臺(tái)涉及多個(gè)組件和工具，如流處理引擎、計(jì)算框架、存儲(chǔ)系統(tǒng)等，需要進(jìn)行綜合考慮和配置。系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性：由于流處理需要長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行，因此需要確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。流處理的模型——定義流式計(jì)算模型是指按照時(shí)間順序處理連續(xù)流式數(shù)據(jù)的計(jì)算模型，通常采用基于事件驅(qū)動(dòng)的方式進(jìn)行計(jì)算。關(guān)于流式計(jì)算模型的一些關(guān)鍵內(nèi)容有事件驅(qū)動(dòng)、增量計(jì)算、狀態(tài)管理、分布式計(jì)算、可擴(kuò)展性。流處理的模型——事件驅(qū)動(dòng)流式計(jì)算模型采用基于事件驅(qū)動(dòng)的方式進(jìn)行計(jì)算。事件是指在程序運(yùn)行過程中發(fā)生的事情或情況，它可以是用戶操作、數(shù)據(jù)傳輸、程序狀態(tài)變化等等。在事件驅(qū)動(dòng)的編程模型中，程序會(huì)等待事件的發(fā)生，然后根據(jù)事件類型和處理程序的注冊(cè)，來執(zhí)行相應(yīng)的操作。流處理的模型——增量計(jì)算流式計(jì)算模型通常采用增量計(jì)算的方式進(jìn)行計(jì)算。增量計(jì)算是指在不斷輸入新的數(shù)據(jù)時(shí)，不斷更新計(jì)算結(jié)果的過程。相比于批量計(jì)算，增量計(jì)算可以更快地響應(yīng)新數(shù)據(jù)的到來，在不重新計(jì)算全部數(shù)據(jù)的情況下，通過對(duì)新數(shù)據(jù)的處理，更新先前計(jì)算結(jié)果的過程。它在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中得到了廣泛的應(yīng)用，可以有效地減少計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間。流處理的模型——狀態(tài)管理流式計(jì)算模型需要對(duì)連續(xù)的數(shù)據(jù)流進(jìn)行狀態(tài)管理。在流處理中，狀態(tài)的變化通常是由事件的到來或者處理的結(jié)果觸發(fā)的，因此狀態(tài)的更新需要及時(shí)響應(yīng)事件的到來，并保證狀態(tài)的正確性和一致性。狀態(tài)管理是流處理中的一個(gè)重要問題，不同的流處理框架和系統(tǒng)提供了不同的狀態(tài)管理方案，如基于內(nèi)存、基于本地存儲(chǔ)、基于分布式存儲(chǔ)等。流處理的模型——分布式計(jì)算流式計(jì)算模型需要支持分布式計(jì)算，以滿足處理大規(guī)模數(shù)據(jù)流的需求。分布式計(jì)算指的是將一個(gè)大型計(jì)算任務(wù)分解成多個(gè)子任務(wù)，由多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行并行計(jì)算，最終將結(jié)果合并得到最終結(jié)果的一種計(jì)算方式。分布式計(jì)算的應(yīng)用廣泛，包括數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖計(jì)算等。常見的分布式計(jì)算框架包括Hadoop、Spark、Flink等。這些框架提供了豐富的計(jì)算庫(kù)和工具，以簡(jiǎn)化分布式計(jì)算的開發(fā)和部署。流式計(jì)算通常采用分布式計(jì)算框架進(jìn)行計(jì)算，將計(jì)算任務(wù)分配到不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行并行計(jì)算。流處理的模型——可擴(kuò)展性流式計(jì)算模型需要具備良好的可擴(kuò)展性，以便應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)處理需求。流式計(jì)算通常采用分布式架構(gòu)，可以根據(jù)需要添加計(jì)算節(jié)點(diǎn)，以提高計(jì)算能力。在分布式計(jì)算中，可擴(kuò)展性是一個(gè)重要的設(shè)計(jì)目標(biāo)，因?yàn)榉植际较到y(tǒng)需要處理大量的數(shù)據(jù)和并發(fā)請(qǐng)求?？蓴U(kuò)展性的實(shí)現(xiàn)需要考慮多個(gè)因素，如數(shù)據(jù)分區(qū)、任務(wù)劃分、負(fù)載均衡、數(shù)據(jù)副本、容錯(cuò)機(jī)制等。一個(gè)具有高可擴(kuò)展性的系統(tǒng)應(yīng)該具備水平擴(kuò)展、線性擴(kuò)展、負(fù)載均衡、彈性伸縮、容錯(cuò)性、數(shù)據(jù)一致性。流處理的模型——容錯(cuò)機(jī)制流式計(jì)算模型需要具備良好的容錯(cuò)性，以確保在計(jì)算過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤或故障時(shí)能夠正常處理數(shù)據(jù)流。流處理的容錯(cuò)機(jī)制是保證數(shù)據(jù)流的完整性和正確性的關(guān)鍵之一。常見的容錯(cuò)機(jī)制有檢查點(diǎn)、故障恢復(fù)機(jī)制、重啟策略流處理的語(yǔ)義是指數(shù)據(jù)處理的正確性和一致性，主要包括三種語(yǔ)義：精確一次（exactly-once）、至少一次（at-least-once）和最多一次（at-most-once）。ApacheFlink框架支持精確一次和至少一次語(yǔ)義，使用檢查點(diǎn)和事務(wù)管理器來確保數(shù)據(jù)處理的正確性和一致性。流處理的優(yōu)化策略流處理的優(yōu)化是指通過一系列技術(shù)手段，提高流處理系統(tǒng)的性能和效率。常見的流處理優(yōu)化技術(shù)有算子融合、數(shù)據(jù)本地性、負(fù)載均衡、數(shù)據(jù)壓縮、并行化計(jì)算流處理模型與原理–知識(shí)點(diǎn)預(yù)覽#節(jié)知識(shí)點(diǎn)難點(diǎn)重點(diǎn)應(yīng)用1C04-02Flink流處理架構(gòu)1、Flink的數(shù)據(jù)流模型√

2、算子√3、Flink的狀態(tài)管理√4、Flink的容錯(cuò)機(jī)制√5、Flink在流計(jì)算中的優(yōu)化√Flink的數(shù)據(jù)流模型——定義Flink的數(shù)據(jù)流模型是一種基于事件驅(qū)動(dòng)的流處理模型。Flink的數(shù)據(jù)流模型由數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)分區(qū)、數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)本地性等概念構(gòu)成。Flink的數(shù)據(jù)流模型——數(shù)據(jù)流Flink中的數(shù)據(jù)流是由一系列事件組成的無限序列。Flink支持廣泛的數(shù)據(jù)源，可以靈活地適應(yīng)各種數(shù)據(jù)來源，F(xiàn)link可以通過多種方式獲取數(shù)據(jù)流，常見的數(shù)據(jù)流來源有本地文件系統(tǒng)或HDFS等分布式文件系統(tǒng)、Kafka和RabbitMQ等消息隊(duì)列、套接字和TCP/IP連接等網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、生成數(shù)據(jù)源（例如從隨機(jī)數(shù)據(jù)生成器）。Flink的數(shù)據(jù)流模型——數(shù)據(jù)分區(qū)Flink中的數(shù)據(jù)流可以被分成多個(gè)數(shù)據(jù)分區(qū)。每個(gè)分區(qū)都包含了數(shù)據(jù)流的一部分事件。數(shù)據(jù)分區(qū)是數(shù)據(jù)并行處理的基礎(chǔ)，每個(gè)分區(qū)可以被一個(gè)并行計(jì)算任務(wù)處理Flink支持多種數(shù)據(jù)分區(qū)方式，包括哈希分區(qū)、范圍分區(qū)、隨機(jī)分區(qū)、廣播分區(qū)等。Flink的數(shù)據(jù)流模型——數(shù)據(jù)交換與本地性Flink中的數(shù)據(jù)流分區(qū)之間需要進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，數(shù)據(jù)交換是數(shù)據(jù)并行處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。Flink采用網(wǎng)絡(luò)通信進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，同時(shí)采用基于內(nèi)存和磁盤的數(shù)據(jù)緩存技術(shù)來優(yōu)化數(shù)據(jù)交換的效率。算子——定義ApacheFlink的算子是Flink流式計(jì)算模型中的基本處理單元，用于對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行處理。算子是將數(shù)據(jù)處理邏輯組織在一起的途徑，可以聯(lián)合形成復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理流程。Flink提供了多種類型的算子，包括轉(zhuǎn)換算子、聚合算子、窗口算子、連接算子、分區(qū)算子等。算子——常用算子常見的Flink算子示例：1.Map：對(duì)數(shù)據(jù)流中的每個(gè)事件應(yīng)用函數(shù)，生成一個(gè)新的事件。2.Filter：通過使用給定的函數(shù)，從數(shù)據(jù)流中選擇所需的事件。3.Reduce：對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組和聚合，以生成一個(gè)更小的數(shù)據(jù)集。4.Window：通過對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組，在給定的時(shí)間窗口內(nèi)對(duì)事件進(jìn)行聚合和處理。5.KeyBy：對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組，并按照給定的鍵對(duì)事件進(jìn)行分組。6.Aggregate：對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組和聚合，生成一個(gè)更小的數(shù)據(jù)集。這些算子可以結(jié)合使用，以形成復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理流程。例如，您可以使用Map算子對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，然后使用Filter算子進(jìn)行過濾，最后使用Reduce算子進(jìn)行聚合。Flink的狀態(tài)管理——定義Flink的狀態(tài)管理是指在流處理中，為了處理連續(xù)的事件流并產(chǎn)生正確的結(jié)果，需要維護(hù)一些狀態(tài)信息，如計(jì)數(shù)器、累加器等。Flink的狀態(tài)管理有兩種模式：內(nèi)存模式和外部存儲(chǔ)模式。內(nèi)存模式是指將狀態(tài)信息保存在內(nèi)存中，適用于數(shù)據(jù)量較小、計(jì)算任務(wù)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景。外部存儲(chǔ)模式是指將狀態(tài)信息保存在外部存儲(chǔ)介質(zhì)中，如HDFS、RocksDB等，適用于數(shù)據(jù)量較大、計(jì)算任務(wù)復(fù)雜的場(chǎng)景。Flink的狀態(tài)管理——一致性保障機(jī)制Flink的狀態(tài)管理還支持兩種不同的一致性保障機(jī)制：exactly-once和at-least-onceexactly-once機(jī)制保證結(jié)果的精確一致性，即每個(gè)事件都被處理一次且僅一次，重啟后狀態(tài)能夠恢復(fù)到處理失敗前的狀態(tài)。at-least-once機(jī)制保證結(jié)果的最少一致性，即每個(gè)事件可能被處理多次，重啟后狀態(tài)能夠恢復(fù)到處理過的某一個(gè)狀態(tài)。Flink的容錯(cuò)機(jī)制Flink的容錯(cuò)機(jī)制是保證流處理應(yīng)用程序在出現(xiàn)故障或異常情況下仍能正確執(zhí)行的重要保障。Flink的容錯(cuò)機(jī)制主要包括Checkpoint機(jī)制、重啟策略、狀態(tài)后端、故障恢復(fù)機(jī)制。Flink在流計(jì)算中的優(yōu)化實(shí)際流計(jì)算使用中根據(jù)使用的不同場(chǎng)景和業(yè)務(wù)可以對(duì)Flink進(jìn)行一定程度的優(yōu)化，以便讓Flink發(fā)揮最大的計(jì)算能力。在流計(jì)算中，F(xiàn)link的優(yōu)化策略有算子鏈合并、狀態(tài)后端優(yōu)化、數(shù)據(jù)本地性優(yōu)化、負(fù)載均衡優(yōu)化、數(shù)據(jù)壓縮優(yōu)化、并行化計(jì)算優(yōu)化、數(shù)據(jù)分區(qū)優(yōu)化、狀態(tài)管理優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)通信優(yōu)化、內(nèi)存管理優(yōu)化。流處理模型與原理–知識(shí)點(diǎn)預(yù)覽#節(jié)知識(shí)點(diǎn)難點(diǎn)重點(diǎn)應(yīng)用1C04-03Flink流處理架構(gòu)1、集群組件的協(xié)作√

2、Tasks和算子鏈√3、TaskSlots和資源管理√集群組件的協(xié)作Flink的集群由多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)（TaskManager）組成，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以運(yùn)行多個(gè)任務(wù)（Task）。Flink集群中都包括一個(gè)主節(jié)點(diǎn)（JobManager）和多個(gè)工作節(jié)點(diǎn)（TaskManager）。主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度、協(xié)調(diào)和管理，工作節(jié)點(diǎn)則負(fù)責(zé)實(shí)際的計(jì)算任務(wù)。Flink集群各組件的工作流程如下。集群組件的協(xié)作——編寫Flink程序算子在Flink中，用戶可以使用Java、Scala或Python等語(yǔ)言編寫程序，利用Flink提供的API來構(gòu)建Flink程序。Flink程序的核心組件是算子（Operator），算子是Flink數(shù)據(jù)處理過程中的基本單元，用于對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換，生成輸出數(shù)據(jù)。在程序執(zhí)行之前，F(xiàn)link會(huì)將程序轉(zhuǎn)換為一個(gè)程序數(shù)據(jù)流圖（programdataflow）。集群組件的協(xié)作——構(gòu)建數(shù)據(jù)流圖在Flink應(yīng)用程序執(zhí)行之前，F(xiàn)link會(huì)將用戶編寫的程序轉(zhuǎn)化為一個(gè)程序數(shù)據(jù)流圖。接下來由優(yōu)化器對(duì)該圖進(jìn)行優(yōu)化，生成優(yōu)化后的數(shù)據(jù)流圖（DataflowGraph）。數(shù)據(jù)流圖中的每個(gè)算子都對(duì)應(yīng)了一個(gè)或多個(gè)任務(wù)，這些任務(wù)可以被分配到不同的節(jié)點(diǎn)或者處理資源上進(jìn)行并行執(zhí)行，經(jīng)過優(yōu)化后，這個(gè)圖包含所有算子的邏輯關(guān)系、數(shù)據(jù)流的劃分、輸入輸出的連接方式以及每個(gè)算子的并行度等信息，以達(dá)到更好的并行度和資源利用率。集群組件的協(xié)作——客戶端提交任務(wù)在客戶端提交任務(wù)前，需要對(duì)任務(wù)進(jìn)行一些配置，例如設(shè)置任務(wù)名稱、任務(wù)并行度、輸入輸出路徑等，提交任務(wù)后，客戶端會(huì)向JobManager發(fā)送優(yōu)化后的數(shù)據(jù)流圖。客戶端負(fù)責(zé)管理Flink程序的生命周期，包括程序的提交、取消、查詢狀態(tài)等操作?？蛻舳丝梢酝ㄟ^Flink提供的API或者命令行工具進(jìn)行任務(wù)的提交和管理，具體操作取決于用戶的需求。提交任務(wù)時(shí)，客戶端會(huì)將優(yōu)化后的數(shù)據(jù)流圖發(fā)送給Flink集群，F(xiàn)link集群會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)流圖中的信息進(jìn)行任務(wù)的調(diào)度和執(zhí)行。在任務(wù)執(zhí)行期間，客戶端可以查詢?nèi)蝿?wù)的狀態(tài)、進(jìn)度等信息，以便進(jìn)行監(jiān)控和管理。集群組件的協(xié)作——JobManager分配任務(wù)JobManager會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)流圖進(jìn)行解析，生成一個(gè)ExecutionGraph，ExecutionGraph是Flink內(nèi)部用于執(zhí)行任務(wù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它是Flink作業(yè)的物理表示，描述了Flink作業(yè)在集群中的具體執(zhí)行計(jì)劃。ExecutionGraph生成，JobManager會(huì)為其分配一個(gè)JobID，然后將ExecutionGraph發(fā)送給TaskManager，開始執(zhí)行任務(wù)。在任務(wù)執(zhí)行期間，JobManager會(huì)監(jiān)控任務(wù)的狀態(tài)和進(jìn)度，如果任務(wù)失敗或者發(fā)生異常，JobManager會(huì)嘗試重新執(zhí)行任務(wù)或者通知客戶端任務(wù)失敗的消息。任務(wù)執(zhí)行完成后，JobManager會(huì)將任務(wù)的狀態(tài)和結(jié)果返回給客戶端。集群組件的協(xié)作——TaskManager執(zhí)行任務(wù)TaskManager是Flink集群中實(shí)際執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的組件。一旦JobManager將任務(wù)分配給TaskManager，它將負(fù)責(zé)在它的本地環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)。以上組件運(yùn)行的具體流程如下。Tasks和算子鏈——TaskFlink中一個(gè)任務(wù)（Task）代表了數(shù)據(jù)流圖中的一個(gè)算子實(shí)例在TaskManager中的運(yùn)行。一個(gè)算子可以被分解為一個(gè)或多個(gè)任務(wù)，而每個(gè)任務(wù)進(jìn)一步可以被分解為多個(gè)子任務(wù)。任務(wù)在這里可以理解為一個(gè)獨(dú)立的執(zhí)行線程，它擁有自己的執(zhí)行環(huán)境和資源。算子和任務(wù)之間的關(guān)系是通過任務(wù)分配和并行度控制實(shí)現(xiàn)的。為了提高計(jì)算效率，F(xiàn)link還支持將多個(gè)算子合并為一個(gè)算子鏈（operatorchain）。Tasks和算子鏈——算子鏈Flink可以將多個(gè)算子合并為一個(gè)算子鏈（operatorchain）。算子鏈可以減少數(shù)據(jù)在不同算子之間的序列化和反序列化開銷。算子鏈可以將多個(gè)算子連接起來，形成一個(gè)整體，數(shù)據(jù)可以在算子鏈內(nèi)部直接流轉(zhuǎn)，減少不必要的數(shù)據(jù)序列化和反序列化，從而提高計(jì)算效率。算子能合并為算子鏈也是有一定條件的。Tasks和算子鏈——算子鏈合并條件兩個(gè)算子被合并需要滿足以下條件：1.算子之間的邊界類型必須一致，即輸入和輸出類型必須匹配。2.算子必須在同一個(gè)任務(wù)鏈上，即算子之間不能有其他算子。3.算子的并行度必須一致，即兩個(gè)算子的并行度相同。4.算子的合并不能受到外部設(shè)置