Streaming in Apache Flink

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: bdaschool2019.github.io

摘要

文档系统介绍了Apache Flink的流处理功能，包括流处理管道的实现、Flink的状态管理以及事件时间的概念。Flink支持三种时间概念：事件时间、摄入时间和处理时间（默认）。状态管理具有本地性、持久性、垂直扩展性、水平扩展性和可查询性。DataStream API支持多种数据类型，包括基本类型、复合类型和Kryo序列化的未知类型。文档还展示了如何通过DataStream API实现数据处理管道，并提供了代码示例。

AI总结

《Streaming in Apache Flink》文档内容总结如下：

1. **核心概念与环境搭建**
- Apache Flink 是一个流处理框架，支持流式数据处理管道的开发。
- 流处理是自然的，适用于传感器数据、点击流和日志等事件。
- 批处理被视为流处理的一个子集。

2. **时间与流处理**
- Flink 显式支持三种时间概念：
- **事件时间**（Event Time）：事件发生的实际时间。
- **摄入时间**（Ingestion Time）：事件进入系统的时间。
- **处理时间**（Processing Time）：事件被处理的时间，默认时间特征。
- 事件可能以乱序形式到达。

3. **流数据处理的灵活性**
- 支持多种数据类型，包括：
- 基础类型：如 String、Long、Integer、Boolean、Array。
- 复合类型：如 Tuple、POJO（Plain Old Java Object）、Scala 希案类（Case Classes）。
- 未知类型：通过 Kryo 序列化/反序列化支持。

4. **Flink 状态管理**
- Flink 状态具有以下特点：
- **本地性**：状态保存在处理它的本地机器上。
- **持久性**：状态会自动检查点并恢复。
- **垂直扩展**：状态可保存在嵌入的 RocksDB 实例中，通过增加本地磁盘实现扩展。
- **水平扩展**：状态会根据集群规模重新分配。
- **可查询性**：通过 REST API 查询状态。

5. **函数与数据转换**
- Flink 的 Rich Functions 提供更多功能，如 `open` 和 `close` 方法，用于资源管理。
- 通过 `keyBy` 和 `map` 等操作实现流数据的分组和转换，例如：

     DataStream> smoothed = input.keyBy(0).map(new Smoother());

总结：文档涵盖了 Apache Flink 的核心概念、时间处理机制、状态管理功能以及流数据处理的灵活性，重点介绍了 Flink 在流处理中的优势和关键特性。