Flink:实时计算的领域的第一选择?

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作者简介:王知无,资深大数据工程师。本文选自:拉勾教育专栏《42讲轻松通关Flink》

你好,我是王知无。今天的分享主要介绍 Flink 的应用场景。

实时计算最好的时代

在过去的十年里,面向数据时代的实时计算技术接踵而至。从我们最初认识的 Storm,再到 Spark 的异军突起,迅速占领了整个实时计算领域。直到 2019 年 1 月底,阿里巴巴内部版本 Flink 正式开源!一石激起千层浪,Flink 开源的消息立刻刷爆朋友圈,整个大数据计算领域一直以来由 Spark 独领风骚,瞬间成为两强争霸的时代。

Apache Flink(以下简称 Flink)以其先进的设计理念、强大的计算能力备受关注,如何将 Flink 快速应用在生产环境中,更好的与现有的大数据生态技术完美结合,充分挖掘数据的潜力,成为了众多开发者面临的难题。

本文选自:拉勾教育专栏《42讲轻松通关Flink》

Flink 实际应用场景

Flink 自从 2019 年初开源以来,迅速成为大数据实时计算领域炙手可热的技术框架。作为 Flink 的主要贡献者阿里巴巴率先将其在全集团进行推广使用,另外由于 Flink 天然的流式特性,更为领先的架构设计,使得 Flink 一出现便在各大公司掀起了应用的热潮。

阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、滴滴、华为等众多互联网公司已经将 Flink 作为未来技术重要的发力点,迫切地在各自公司内部进行技术升级和推广使用。同时,Flink 已经成为 Apache 基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一

我们来看看 Flink 支持的众多应用场景。

实时数据计算

如果你对大数据技术有所接触,那么下面的这些需求场景你应该并不陌生:

阿里巴巴每年双十一都会直播,实时监控大屏是如何做到的?
公司想看一下大促中销量最好的商品 TOP5?
我是公司的运维,希望能实时接收到服务器的负载情况?​

我们可以看到,数据计算场景需要从原始数据中提取有价值的信息和指标,比如上面提到的实时销售额、销量的 TOP5,以及服务器的负载情况等。

传统的分析方式通常是利用批查询,或将事件(生产上一般是消息)记录下来并基于此形成有限数据集(表)构建应用来完成。为了得到最新数据的计算结果,必须先将它们写入表中并重新执行 SQL 查询,然后将结果写入存储系统比如 MySQL 中,再生成报告。

Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用,这就是我们所说的批流一体。Flink 在上述的需求场景中承担了数据的实时采集实时计算下游发送

本文选自:拉勾教育专栏《42讲轻松通关Flink》

实时数据仓库和 ETL

ETL(Extract-Transform-Load)的目的是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程。

传统的离线数据仓库将业务数据集中进行存储后,以固定的计算逻辑定时进行 ETL 和其他建模后产出报表等应用。离线数据仓库主要是构建 T+1 的离线数据,通过定时任务每天拉取增量数据,然后创建各个业务相关的主题维度数据,对外提供 T+1 的数据查询接口。

上图展示了离线数据仓库 ETL 和实时数据仓库的差异,可以看到离线数据仓库的计算和数据的实时性均较差。数据本身的价值随着时间的流逝会逐步减弱,因此数据发生后必须尽快的达到用户的手中,实时数仓的构建需求也应运而生。

实时数据仓库的建设是“数据智能 BI”必不可少的一环,也是大规模数据应用中必然面临的挑战。

Flink 在实时数仓和实时 ETL 中有天然的优势:

  • 状态管理,实时数仓里面会进行很多的聚合计算,这些都需要对于状态进行访问和管理,Flink 支持强大的状态管理;
  • 丰富的 API,Flink 提供极为丰富的多层次 API,包括 Stream API、Table API 及 Flink SQL;
  • 生态完善,实时数仓的用途广泛,Flink 支持多种存储(HDFS、ES 等);
  • 批流一体,Flink 已经在将流计算和批计算的 API 进行统一。

事件驱动型应用

你是否有这样的需求:

我们公司有几万台服务器,希望能从服务器上报的消息中将 CPU、MEM、LOAD 信息分离出来做分析,然后触发自定义的规则进行报警?
我是公司的安全运维人员,希望能从每天的访问日志中识别爬虫程序,并且进行 IP 限制?

事件驱动型应用是一类具有状态的应用,它从一个或多个事件流提取数据,并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。

在传统架构中,我们需要读写远程事务型数据库,比如 MySQL。在事件驱动应用中数据和计算不会分离,应用只需访问本地(内存或磁盘)即可获取数据,所以具有更高的吞吐和更低的延迟。

Flink 的以下特性完美的支持了事件驱动型应用:

  • 高效的状态管理,Flink 自带的 State Backend 可以很好的存储中间状态信息;
  • 丰富的窗口支持,Flink 支持包含滚动窗口、滑动窗口及其他窗口;
  • 多种时间语义,Flink 支持 Event Time、Processing Time 和 Ingestion Time;
  • 不同级别的容错,Flink 支持 At Least Once 或 Exactly Once 容错级别。

小结

Apache Flink 从底层支持了针对多种不同场景的应用开发。

Flink 的主要特性包括:批流一体、Exactly-Once、强大的状态管理等。同时,Flink 还支持运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上。阿里巴巴已经率先将 Flink 在全集团进行推广使用,事实证明,Flink 已经可以扩展到数千核心,其状态可以达到 TB 级别,且仍能保持高吞吐低延迟的特性。

因此,Flink 已经成为我们在实时计算的领域的第一选择

此外,Flink 自身还支持了有状态的算子操作、容错机制、Checkpoint、Exactly-once 语义等更多高级特性,来支持用户在不同的业务场景中的需求。

以上就是本课时的内容。在下一课时中,我将介绍“Flink 的入门程序以及 SQL 形式的实现”,下次分享见。

本文选自:拉勾教育专栏《42讲轻松通关Flink》关注我的公号:IT技术思维,回复:123,可以免费获得大厂面试真题哦~

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