flink的基础介绍

Flink 学习资料

• 官方文档 ：https://flink.apache.org
• Flink 中文社区视频课程：https://github.com/flink-china/flink-training-course
• Flink 中文社区 ：https://www.slidestalk.com/FlinkChina
• ververica 教程 ：https://training.ververica.com/
• ververica 教程中文文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/zh/
• 源码：https://github.com/apache/flink
• Flink 知识图谱：https://ververica.cn/developers/special-issue/

第一章 flink介绍

1.1 flink发展历程

2008，柏林理工大学一个研究性项目Stratosphere，Next Generation Big Data Analytics Platform（目标是建立下一代大数据分析引擎）； 2014-04-16，Stratosphere成为Apache孵化项目，从Stratosphere 0.6开始，正式更名为Flink。由Java语言编写； 2014-08-26，Flink 0.6发布； 2014-11-04，Flink 0.7.0发布，介绍了最重要的特性：Streaming API； 2016-03-08，Flink 1.0.0，支持Scala； 2016-08-08，Flink 1.1.0； 2017-02-06，Flink 1.2.0； 2017-11-29，Flink 1.4.0； 2018-05-25，Flink 1.5.0； 2018-08-08，Flink 1.6.0； 2018-11-30，Flink 1.7.0； 2019-02-15，Flink 1.7.2； 2019-04-09，Flink 1.8.0； 2019-07-10，Flink 1.8.1； 2019-09-12，Flink 1.8.2； 2019-08-22，Flink 1.9.0； 2019-10-18，Flink 1.9.1； 2020-02-11，Flink 1.10.0； 2020-05-08(昨天)，Flink 1.10.1-rc3； 2019年初，阿里收购flink产品所属公；不久必然会升级到2.x。

老版本架构图：

1.2 Flink定义

Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in all common cluster environments, perform computations at in-memory speed and at any scale.

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。

1.3 为什么选择flink

• 流式数据更为真实地反映了我们的生活方式
• 传统的数据架构是基于有限数据集
• 流批计算融合
• 基于事件进行纯实时计算(连续事件处理)
• 一款优秀的实时流计算框架，应该满足： 低延迟 高吞吐 结果的准确性和良好的容错性

1.4 flink应用行业和场景

1.4.1 应用行业

电商和市场营销 数据报表、广告投放、业务流程需要

物联网 传感器实时数据采集和显示、显示报警、交通运输业

电信业 基站流量调配

银行和金融业 实时结算和通知推送，实时检测异常行为

1.4.2 应用场景

flink也常用于离线和实时数仓中！！！

首先我们来看看数仓架构演变(借用阿里云数仓架构)。演变如下图：

离线数仓架构：

Lambda架构：实时和离线计算融于一体。

Kappa架构：Lambda架构的简化版本，去掉其离线部分。

flink认为批次也是实时的特例！！！