flink基础教程书,Flink实战

一：flink初识 Flink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统的核心开发人员，2014年12月，Flink一跃成为Apache软件基金会的顶级项目。 Flink主页在其顶部展示了该项目的理念：“Apache Flink是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架”Flink将批处理（即处理有限的静态数据）视作一种特殊的流处理。

            DataStream API 流式处理的接口，DataSet API 面相批处理的接口

            FlinkML:机器学习   CEP:复杂事件处理   Gelly图计算  针对流式和批处理的Table API

二：flink基本架构 2.1:JobManager 与TaskManager

    Flink运行时包含了两种类型的处理器：JobManager处理器，TaskManager处理器

2.2 无界数据流与有界数据流

无界数据流：以特定的顺序获取event,立即处理

有界数据流：处理有界流不需要有序获取，因为可以始终对有界数据集进行排序，有界的处理也称为批处理

三：flink集群搭建

 

四：flink运行架构 4.1任务提交流程

4.2 任务调度原理

4.3 TaskManager与slots

    每一个TaskManager是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个进程或多个subtask。为了控制一个TaskManager能接收多少task,TaskManager通过task slot来进行控制(一个TaskManager至少有一个task slot)

   每个task slot 表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。假如一个TaskManager有三个slot，那么他将其内存内存分成三份给各个slot。需要注意的是，这里不涉及到CPU的隔离。

  Task Slot是静态的概念，是指TaskManager具有的并发执行的能力，可以通过taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置，而并行度parallelism是动态概念，即TaskManager运行程序时实际使用的并发能力，可以通过paramllelism.default设置。

例：假设一共有3个TaskManager,每个TaskManager中分配3个TaskSlot,也就是每个TaskManager可以接收3 个Task,一共9个TaskSlot,如果我们设置parallelism.default=1,即运行程序的并行度为1,9个TaskSlot只用了1个，有8个空闲，因此要设置合适的并行度才可以提高效率。

五：flink DataStream API 六：Time与Window 七：EventTime与Window