Flink实时大数据处理技术 课件 04章.Flink流处理架构与原理

第四章Flink流处理架构与原理Flink实时大数据处理技术教学内容第一节流处理模型与原理第二节Flink流处理架构第三节Flink集群架构教学目标知识目标了解大数据流处理模型与基本原理了解Flink流处理架构对数据处理的基本方式技能目标能掌握Flink流处理架构对数据处理的基本方式，完成数据处理和状态管理。能掌握Flink集群架构中各组件的运行原理。毕业要求 1.工程知识流处理模型与原理–知识点预览#节知识点难点重点应用1C04-01流处理模型与原理1、数据流的概念√

2、流处理和批处理√3、流处理的原理√4、流处理的模型√5、流处理的优化策略√数据流的概念——数据流的特点数据流有以下几个特点：连续性，数据流的连续性意味着数据处理系统需要具备对数据的持续接收和处理能力。实时性，数据流通常是实时产生并实时处理的，因此需要具备快速的处理速度和实时的响应能力。高并发，数据流可能同时包含多个不同来源的数据，因此需要具备高并发的处理能力。不确定性，数据流通常是不确定的，可能会存在噪声、异常值和错误数据等，需要进行数据清洗和处理。可变性，数据流的内容和结构是可变的，可能会随时发生变化，因此需要具备灵活的处理能力。数据流的概念——数据流的产生数据流一般从以下几个方面产生：实时传感器数据，这种数据源通常来自传感器设备，如气象站、交通监控设备、智能家居设备等，能够实时采集环境数据、交通数据、家庭数据等。用户行为数据，数据源主要涉及网站、移动应用等用户使用行为，如点击量、浏览量、访问时长、购买行为等。业务数据，数据源主要来自企业的内部业务系统，如订单、库存、交易等。外部数据源，数据源主要来自外部环境和市场，如社交媒体数据、新闻数据、舆情数据等。数据流的概念——数据流的采集方式当谈到数据流的来源和采集时，常见的方式可以归纳为以下几类：推送方式，数据生产者会将数据主动推送到数据处理系统，例如消息队列、ApacheKafka、RabbitMQ等中间件。拉取方式，数据处理系统通过轮询的方式从数据生产者处主动拉取数据。这种方式适用于数据量不大，但是需要实时性比较高的场景。日志采集方式，通过读取应用程序或系统的日志文件获取数据。这种方式比较适合于需要分析系统运行情况的场景，例如日志分析、异常检测等。监控方式通过监控网络流量、系统性能等方式获取数据，这种方式比较适合于系统运行状态的监控和分析。数据流的概念——主流采集工具主流的数据采集工具包括：Flume：Flume是一个分布式的日志收集系统，主要用于将各种日志数据收集到Hadoop的HDFS中，支持多种数据源的采集，包括Web服务器、JMS、各种数据库等，同时也支持自定义的数据源，如实时数据流。Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于处理海量的实时数据流，具有高可用、高可扩展性和高性能等特点。Logstash：Logstash是一个开源的日志收集、处理和转发的工具，能够从多种数据源收集数据，包括文件、网络、数据库等。Fluentd：Fluentd是一个开源的数据采集器，与Logstash类似，能够从多种数据源收集数据，并将其转发到目标存储中。流处理和批处理——定义流处理和批处理是数据处理的两种基本方式。批处理：批处理是指将一批数据一次性加载到系统中进行处理的方式。流处理：流处理是指持续不断地处理数据流，实时地进行计算和分析。批处理方式流处理方式流处理和批处理——差异批处理和流处理的差异主要表现在以下几个方面：数据处理方式，批处理是对一批静态数据进行处理，而流处理是对动态数据流进行实时处理。处理时延，批处理需要等待一批数据到达之后再进行处理，因此会存在一定的延迟。而流处理是实时处理数据流，可以在数据到达时立即进行处理，因此处理时延更低。处理精度，批处理通常是对整个数据集进行处理，因此可以获得更高的处理精度。而流处理是实时处理数据流，处理精度可能会受到数据采样等因素的影响。数据处理规模，批处理通常处理的数据量较大，需要进行分布式处理。而流处理需要处理的数据量较小，通常可以在单个计算节点上完成。处理结果输出方式，批处理通常是将处理结果保存到文件系统或数据库中，而流处理通常是实时输出处理结果，例如将数据流分发到不同的终端或输出到实时报表中。流处理的原理流处理的基本原理是实时处理数据流，并根据业务需求对数据进行处理和分析，以产生有价值的结果。流处理通常由三部分组成：数据源、处理引擎和数据输出。流处理的原理——数据源流处理的第一步是获取数据源。数据源可以是各种数据流，如实时传感器数据、用户行为数据、业务数据等，也可以是其他系统或数据存储中的数据。数据源通常是通过数据输入接口或API进行连接，以获取实时数据流。流处理的原理——处理引擎流处理的核心是处理引擎。处理引擎通常由数据分区、任务划分、并行计算和数据输出等模块组成。在处理引擎中，数据流通常被分成多个分区，每个分区由一个或多个任务处理。每个任务都可以在不同的计算节点上并行计算，以提高处理速度。处理引擎根据业务需求对数据进行过滤、转换、聚合、统计等操作，以产生有价值的结果。流处理的原理——数据输出流处理的最后一步是数据输出。处理引擎可以将处理结果实时输出到多个不同的目标存储和终端设备中，如数据库、实时报表、移动应用等。流处理的处理流程可以简单描述为：数据输入→数据分区→任务划分→并行计算→数据输出。流处理的原理——流处理的处理流程释义数据输入：数据输入是指将实时产生的数据流引入流处理系统中。数据分区：数据分区是指将数据流分为多个分区，以便并行处理。任务划分：任务划分是指将每个数据分区分配给不同的任务进行处理。并行计算：并行计算是指对于每个任务，将其分区内的数据进行并行计算。数据输出：数据输出是指将处理结果输出到各种数据存储系统中，如数据库、文件系统、消息队列等，也可以实时输出到实时报表中，以支持实时的数据分析和可视化展示。流处理的原理——流处理设计上的难点数据处理延迟：由于数据流是实时产生的，因此流处理需要保证处理时延尽可能短，以确保处理结果的实时性。大规模数据处理：流处理需要处理实时产生的大规模数据，因此需要具备高并发、高吞吐量的处理能力。数据质量保障：由于数据流可能包含噪声、异常值和错误数据等，因此流处理需要进行数据清洗和处理，以确保数据质量。流处理平台的选择和配置：流处理平台涉及多个组件和工具，如流处理引擎、计算框架、存储系统等，需要进行综合考虑和配置。系统稳定性和可靠性：由于流处理需要长时间运行，因此需要确保系统的稳定性和可靠性。流处理的模型——定义流式计算模型是指按照时间顺序处理连续流式数据的计算模型，通常采用基于事件驱动的方式进行计算。关于流式计算模型的一些关键内容有事件驱动、增量计算、状态管理、分布式计算、可扩展性。流处理的模型——事件驱动流式计算模型采用基于事件驱动的方式进行计算。事件是指在程序运行过程中发生的事情或情况，它可以是用户操作、数据传输、程序状态变化等等。在事件驱动的编程模型中，程序会等待事件的发生，然后根据事件类型和处理程序的注册，来执行相应的操作。流处理的模型——增量计算流式计算模型通常采用增量计算的方式进行计算。增量计算是指在不断输入新的数据时，不断更新计算结果的过程。相比于批量计算，增量计算可以更快地响应新数据的到来，在不重新计算全部数据的情况下，通过对新数据的处理，更新先前计算结果的过程。它在大规模数据处理中得到了广泛的应用，可以有效地减少计算量和计算时间。流处理的模型——状态管理流式计算模型需要对连续的数据流进行状态管理。在流处理中，状态的变化通常是由事件的到来或者处理的结果触发的，因此状态的更新需要及时响应事件的到来，并保证状态的正确性和一致性。状态管理是流处理中的一个重要问题，不同的流处理框架和系统提供了不同的状态管理方案，如基于内存、基于本地存储、基于分布式存储等。流处理的模型——分布式计算流式计算模型需要支持分布式计算，以满足处理大规模数据流的需求。分布式计算指的是将一个大型计算任务分解成多个子任务，由多个计算节点进行并行计算，最终将结果合并得到最终结果的一种计算方式。分布式计算的应用广泛，包括数据分析、机器学习、图计算等。常见的分布式计算框架包括Hadoop、Spark、Flink等。这些框架提供了丰富的计算库和工具，以简化分布式计算的开发和部署。流式计算通常采用分布式计算框架进行计算，将计算任务分配到不同的计算节点进行并行计算。流处理的模型——可扩展性流式计算模型需要具备良好的可扩展性，以便应对不断增长的数据处理需求。流式计算通常采用分布式架构，可以根据需要添加计算节点，以提高计算能力。在分布式计算中，可扩展性是一个重要的设计目标，因为分布式系统需要处理大量的数据和并发请求。可扩展性的实现需要考虑多个因素，如数据分区、任务划分、负载均衡、数据副本、容错机制等。一个具有高可扩展性的系统应该具备水平扩展、线性扩展、负载均衡、弹性伸缩、容错性、数据一致性。流处理的模型——容错机制流式计算模型需要具备良好的容错性，以确保在计算过程中出现错误或故障时能够正常处理数据流。流处理的容错机制是保证数据流的完整性和正确性的关键之一。常见的容错机制有检查点、故障恢复机制、重启策略流处理的语义是指数据处理的正确性和一致性，主要包括三种语义：精确一次（exactly-once）、至少一次（at-least-once）和最多一次（at-most-once）。ApacheFlink框架支持精确一次和至少一次语义，使用检查点和事务管理器来确保数据处理的正确性和一致性。流处理的优化策略流处理的优化是指通过一系列技术手段，提高流处理系统的性能和效率。常见的流处理优化技术有算子融合、数据本地性、负载均衡、数据压缩、并行化计算流处理模型与原理–知识点预览#节知识点难点重点应用1C04-02Flink流处理架构1、Flink的数据流模型√

2、算子√3、Flink的状态管理√4、Flink的容错机制√5、Flink在流计算中的优化√Flink的数据流模型——定义Flink的数据流模型是一种基于事件驱动的流处理模型。Flink的数据流模型由数据流和数据分区、数据交换和数据本地性等概念构成。Flink的数据流模型——数据流Flink中的数据流是由一系列事件组成的无限序列。Flink支持广泛的数据源，可以灵活地适应各种数据来源，Flink可以通过多种方式获取数据流，常见的数据流来源有本地文件系统或HDFS等分布式文件系统、Kafka和RabbitMQ等消息队列、套接字和TCP/IP连接等网络协议、生成数据源（例如从随机数据生成器）。Flink的数据流模型——数据分区Flink中的数据流可以被分成多个数据分区。每个分区都包含了数据流的一部分事件。数据分区是数据并行处理的基础，每个分区可以被一个并行计算任务处理Flink支持多种数据分区方式，包括哈希分区、范围分区、随机分区、广播分区等。Flink的数据流模型——数据交换与本地性Flink中的数据流分区之间需要进行数据交换，数据交换是数据并行处理的关键环节。Flink采用网络通信进行数据交换，同时采用基于内存和磁盘的数据缓存技术来优化数据交换的效率。算子——定义ApacheFlink的算子是Flink流式计算模型中的基本处理单元，用于对数据流中的事件进行处理。算子是将数据处理逻辑组织在一起的途径，可以联合形成复杂的数据处理流程。Flink提供了多种类型的算子，包括转换算子、聚合算子、窗口算子、连接算子、分区算子等。算子——常用算子常见的Flink算子示例：1.Map：对数据流中的每个事件应用函数，生成一个新的事件。2.Filter：通过使用给定的函数，从数据流中选择所需的事件。3.Reduce：对数据流中的事件进行分组和聚合，以生成一个更小的数据集。4.Window：通过对数据流中的事件进行分组，在给定的时间窗口内对事件进行聚合和处理。5.KeyBy：对数据流中的事件进行分组，并按照给定的键对事件进行分组。6.Aggregate：对数据流中的事件进行分组和聚合，生成一个更小的数据集。这些算子可以结合使用，以形成复杂的数据处理流程。例如，您可以使用Map算子对数据进行转换，然后使用Filter算子进行过滤，最后使用Reduce算子进行聚合。Flink的状态管理——定义Flink的状态管理是指在流处理中，为了处理连续的事件流并产生正确的结果，需要维护一些状态信息，如计数器、累加器等。Flink的状态管理有两种模式：内存模式和外部存储模式。内存模式是指将状态信息保存在内存中，适用于数据量较小、计算任务简单的场景。外部存储模式是指将状态信息保存在外部存储介质中，如HDFS、RocksDB等，适用于数据量较大、计算任务复杂的场景。Flink的状态管理——一致性保障机制Flink的状态管理还支持两种不同的一致性保障机制：exactly-once和at-least-onceexactly-once机制保证结果的精确一致性，即每个事件都被处理一次且仅一次，重启后状态能够恢复到处理失败前的状态。at-least-once机制保证结果的最少一致性，即每个事件可能被处理多次，重启后状态能够恢复到处理过的某一个状态。Flink的容错机制Flink的容错机制是保证流处理应用程序在出现故障或异常情况下仍能正确执行的重要保障。Flink的容错机制主要包括Checkpoint机制、重启策略、状态后端、故障恢复机制。Flink在流计算中的优化实际流计算使用中根据使用的不同场景和业务可以对Flink进行一定程度的优化，以便让Flink发挥最大的计算能力。在流计算中，Flink的优化策略有算子链合并、状态后端优化、数据本地性优化、负载均衡优化、数据压缩优化、并行化计算优化、数据分区优化、状态管理优化、网络通信优化、内存管理优化。流处理模型与原理–知识点预览#节知识点难点重点应用1C04-03Flink流处理架构1、集群组件的协作√

2、Tasks和算子链√3、TaskSlots和资源管理√集群组件的协作Flink的集群由多个计算节点（TaskManager）组成，其中每个节点都可以运行多个任务（Task）。Flink集群中都包括一个主节点（JobManager）和多个工作节点（TaskManager）。主节点负责任务调度、协调和管理，工作节点则负责实际的计算任务。Flink集群各组件的工作流程如下。集群组件的协作——编写Flink程序算子在Flink中，用户可以使用Java、Scala或Python等语言编写程序，利用Flink提供的API来构建Flink程序。Flink程序的核心组件是算子（Operator），算子是Flink数据处理过程中的基本单元，用于对输入数据进行处理和转换，生成输出数据。在程序执行之前，Flink会将程序转换为一个程序数据流图（programdataflow）。集群组件的协作——构建数据流图在Flink应用程序执行之前，Flink会将用户编写的程序转化为一个程序数据流图。接下来由优化器对该图进行优化，生成优化后的数据流图（DataflowGraph）。数据流图中的每个算子都对应了一个或多个任务，这些任务可以被分配到不同的节点或者处理资源上进行并行执行，经过优化后，这个图包含所有算子的逻辑关系、数据流的划分、输入输出的连接方式以及每个算子的并行度等信息，以达到更好的并行度和资源利用率。集群组件的协作——客户端提交任务在客户端提交任务前，需要对任务进行一些配置，例如设置任务名称、任务并行度、输入输出路径等，提交任务后，客户端会向JobManager发送优化后的数据流图。客户端负责管理Flink程序的生命周期，包括程序的提交、取消、查询状态等操作。客户端可以通过Flink提供的API或者命令行工具进行任务的提交和管理，具体操作取决于用户的需求。提交任务时，客户端会将优化后的数据流图发送给Flink集群，Flink集群会根据数据流图中的信息进行任务的调度和执行。在任务执行期间，客户端可以查询任务的状态、进度等信息，以便进行监控和管理。集群组件的协作——JobManager分配任务JobManager会对数据流图进行解析，生成一个ExecutionGraph，ExecutionGraph是Flink内部用于执行任务的数据结构，它是Flink作业的物理表示，描述了Flink作业在集群中的具体执行计划。ExecutionGraph生成，JobManager会为其分配一个JobID，然后将ExecutionGraph发送给TaskManager，开始执行任务。在任务执行期间，JobManager会监控任务的状态和进度，如果任务失败或者发生异常，JobManager会尝试重新执行任务或者通知客户端任务失败的消息。任务执行完成后，JobManager会将任务的状态和结果返回给客户端。集群组件的协作——TaskManager执行任务TaskManager是Flink集群中实际执行计算任务的组件。一旦JobManager将任务分配给TaskManager，它将负责在它的本地环境中执行任务。以上组件运行的具体流程如下。Tasks和算子链——TaskFlink中一个任务（Task）代表了数据流图中的一个算子实例在TaskManager中的运行。一个算子可以被分解为一个或多个任务，而每个任务进一步可以被分解为多个子任务。任务在这里可以理解为一个独立的执行线程，它拥有自己的执行环境和资源。算子和任务之间的关系是通过任务分配和并行度控制实现的。为了提高计算效率，Flink还支持将多个算子合并为一个算子链（operatorchain）。Tasks和算子链——算子链Flink可以将多个算子合并为一个算子链（operatorchain）。算子链可以减少数据在不同算子之间的序列化和反序列化开销。算子链可以将多个算子连接起来，形成一个整体，数据可以在算子链内部直接流转，减少不必要的数据序列化和反序列化，从而提高计算效率。算子能合并为算子链也是有一定条件的。Tasks和算子链——算子链合并条件两个算子被合并需要满足以下条件：1.算子之间的边界类型必须一致，即输入和输出类型必须匹配。2.算子必须在同一个任务链上，即算子之间不能有其他算子。3.算子的并行度必须一致，即两个算子的并行度相同。4.算子的合并不能受到外部设置