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### Flink超神文档知识点概览 #### 一、Flink简介 **1.1 什么是Flink?** Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于无界数据流（Unbounded streams）和有界数据流（Bounded streams）的状态化计算。Flink 被设计为能在各种常见的集群环境中运行，支持内存级别的处理速度和无限扩展的能力。 - **无界数据流（Unbounded streams）**: 这种类型的数据流有一个明确的起始点，但没有明确的结束点。这类数据流会不断地产生数据，因此需要实时处理。 - **有界数据流（Bounded streams）**: 相对于无界数据流，有界数据流在开始和结束时都有明确定义。这种类型的流可以一次性处理完所有数据。 #### 二、Flink的使用用户与特点优势 **2.1 Flink使用用户** Flink 的用户群体广泛，包括但不限于数据工程师、数据科学家、机器学习工程师等，这些用户利用 Flink 进行实时数据分析、流式处理等任务。 **2.2 Flink的特点和优势** - **高性能**: Flink 支持内存级别的数据处理速度。 - **可扩展性**: 可以轻松地在各种规模的集群上运行。 - **流式处理**: Flink 是一个真正的流式处理平台，支持无界和有界数据流。 - **状态管理**: Flink 提供了强大的状态管理和容错机制。 - **丰富的API**: 提供了多种 API，包括 DataStream API 和 Table API 等。 #### 三、Flink安装与部署 **3.1 Flink安装&部署** - **安装**: Flink 的安装过程相对简单，可以通过下载二进制包或通过 Maven 添加依赖来实现。 - **部署**: 部署 Flink 时，可以选择不同的部署模式，如 Standalone 模式、YARN 模式等。 **3.2 Standalone集群安装&测试** - **集群角色划分**: Standalone 集群中包括 JobManager (主节点) 和 TaskManager (工作节点)。 - **安装步骤**: 安装 Flink 服务器端、启动 JobManager 和 TaskManager。 - **提交Job到standalone集群**: 使用 `flink run` 命令提交 Job。 **3.3 Standalone HA集群安装&测试** - **集群角色划分**: 除了 JobManager 和 TaskManager 外，还需要额外配置高可用性的组件。 - **安装步骤**: 在 Standalone HA 集群中，需要特别关注 JobManager 的选举机制以及状态后端的配置。 - **HA集群测试**: 测试 HA 集群的切换功能。 #### 四、Flink on YARN **4.1 Flink on YARN** - **运行流程**: Flink on YARN 模式下，Flink 任务通过 YARN 进行资源分配和管理。 - **Flink on YARN 两种运行模式**: - **yarn-session模式**: 先启动 YARN session，然后提交 Job 到该 session 中。 - **Run a Flink job on YARN 模式**: 直接提交 Job，YARN 会自动为 Job 创建 session。 - **配置两种运行模式**: - **yarn-session模式配置**: 需要预先启动 YARN session。 - **Run a Flink job on YARN 模式配置**: 配置文件中指定 YARN 模式即可。 **4.2 Flink on YARN HA集群安装&测试** - **安装步骤**: 类似于 Standalone HA 集群，但需要额外配置 YARN 的 HA。 - **HA集群测试**: 对 YARN HA 集群的故障转移能力进行测试。 #### 五、Flink API详解及实操 **5.1 Flink API介绍** - **DataStream API**: 主要用于流式处理。 - **Table API**: 用于 SQL 样式的声明式编程。 - **DataFlow API**: 包括一系列的转换操作，如 Map、Filter 等。 **5.2 Dataflows数据流图** - **DataFlows数据流图**: 描述数据流如何在 Flink 应用程序中流动。 - **WordCount流批计算程序**: WordCount 是一个经典的示例，用于展示 Flink 如何处理文本数据。 **5.3 DataFlows算子链** - **WordCountDataflows算子链**: 包括 Split、Map、Reduce 等算子的组合使用。 **5.4 Flink任务调度规则** - **Flink 并行度设置方式**: 设置并行度来控制任务的执行规模。 - **DataFlows DataSource数据源**: - **FileSource**: 读取文件数据。 - **CollectionSource**: 从 Java/Scala 集合读取数据。 - **SocketSource**: 从网络 Socket 读取数据。 - **KafkaSource**: 从 Kafka 读取数据。 - **CustomSource**: 用户自定义的数据源。 **5.5 DataFlows Transformations** - **Map**: 将元素映射成新的元素。 - **FlatMap**: 将一个元素拆分成多个元素。 - **Filter**: 过滤数据流中的元素。 - **KeyBy**: 对数据进行键控。 - **Reduce**: 减少元素数量，进行聚合。 - **Aggregations**: 执行聚合操作。 - **Union**: 数据流的合并。 - **Connect**: 数据流的连接。 - **CoMap, CoFlatMap**: 对多个流进行联合操作。 - **Split**: 分割数据流。 - **Select**: 选择数据流中的部分元素。 - **sideoutput侧输出流**: 将不满足条件的元素输出到另一个流。 - **Iterate**: 循环处理数据流。 **5.6 函数类和富函数类** - **函数类**: 如 MapFunction、FlatMapFunction 等。 - **富函数类**: 提供更丰富的功能，如初始化状态等。 **5.7 底层API(ProcessFunctionAPI)** - **ProcessFunction API**: 提供更底层的操作，支持更多的自定义逻辑。 #### 六、DataFlows分区策略 **6.1 DataFlows分区策略** - **shuffle**: 随机分配元素到不同 Task。 - **rebalance**: 重新平衡数据分布。 - **rescale**: 动态调整分区数量。 - **broadcast**: 将数据广播到所有 Task。 - **global**: 将所有数据发送到一个 Task。 - **forward**: 直接转发元素到下一个 Task。 - **keyBy**: 按键分区。 **6.2 PartitionCustom** - **自定义分区策略**: 允许用户自定义分区逻辑。 #### 七、DataFlows Sink **7.1 DataFlows Sink** - **RedisSink**: 将数据写入 Redis。 - **KafkaSink**: 将数据写入 Kafka。 - **MySQLSink**: 将数据写入 MySQL 数据库，注意幂等性问题。 - **SocketSink**: 将数据写入 Socket。 - **FileSink**: 将数据写入文件系统。 - **HBaseSink**: 将数据写入 HBase。 #### 八、Flink State状态 **8.1 Flink State** - **CheckPoint**: 一种容错机制，用于保存应用程序的状态快照。 - **SavePoint**: 一种特殊类型的 CheckPoint，可以在恢复时选择任意时间点。 - **StateBackend状态后端**: - **MemoryStateBackend**: 存储状态在内存中。 - **FsStateBackend**: 存储状态在文件系统中。 - **RocksDBStateBackend**: 使用 RocksDB 存储状态。 **8.2 集群级配置StateBackend** - **集群级配置 StateBackend**: 配置整个集群使用的 StateBackend 类型。 #### 九、Flink Window操作 **9.1 Flink Window操作** - **Window窗口分类**: 包括时间窗口、滑动窗口等。 - **窗口聚合函数**: 对窗口内的数据进行聚合操作。 - **增量聚合函数**: 计算增量聚合结果。 - **全量聚合函数**: 计算全量聚合结果。 #### 十、Flink Time时间语义 **10.1 Flink Time** - **Flink Time Watermark(水印)**: 用来追踪事件时间。 - **Allowed Lateness**: 允许迟到的数据。 #### 十一、Flink关联维表实战 **11.1 TableAPI和FlinkSQL** - **开发环境构建**: 构建支持 TableAPI 和 FlinkSQL 的开发环境。 - **TableEnvironment**: 提供 Table API 的入口。 - **TableAPI**: - **创建Table**: 使用 Table API 创建表。 - **修改Table中字段名**: 修改表中的字段名称。 - **查询和过滤**: 对表中的数据进行查询和过滤。 - **分组聚合**: 对表中的数据进行分组和聚合操作。 - **UDF自定义的函数**: 自定义用户定义函数。 - **Window**: 使用窗口操作。 #### 十二、Flink的复杂事件处理CEP **12.1 CEP相关概念** - **配置依赖**: 配置 CEP 所需的依赖。 - **事件定义**: 定义事件模型。 **12.2 PatternAPI** - **模式定义**: 定义事件模式。 - **模式检测**: 检测事件流是否符合定义的模式。 - **选择结果**: 选择匹配模式的结果。 #### 十三、Flink源码(GitHub) - **GitHub 仓库地址**: [Flink-Study](https://github.com/bjmashibing/Flink-Study) 以上是对 Flink 超神文档的主要知识点的概述，涵盖了从入门到实践的各个方面。希望这些内容能帮助读者更好地理解和掌握 Apache Flink。