优秀企业网站赏析,单个网页打不开是什么原因,广州越秀区封控区域,seo网站策划Apache Flink 是一个开源的流处理框架#xff0c;用于在高吞吐量和低延迟的条件下处理无界和有界数据流。Flink 设计用于运行在所有常见的集群环境#xff0c;如 Hadoop YARN、Apache Mesos 和 Kubernetes 上#xff0c;并以“流式计算”为核心思想#xff0c;同时也支持批…Apache Flink 是一个开源的流处理框架用于在高吞吐量和低延迟的条件下处理无界和有界数据流。Flink 设计用于运行在所有常见的集群环境如 Hadoop YARN、Apache Mesos 和 Kubernetes 上并以“流式计算”为核心思想同时也支持批处理和流批一体化的数据处理模式。
主要功能
事件驱动Flink 以事件为中心能够处理事件流并支持事件时间、处理时间等时间概念。状态管理Flink 提供了强大的状态管理能力允许在处理无界流数据时对状态进行细粒度的管理和维护。容错机制通过轻量级分布式快照技术Flink 能够提供精确一次exactly-once的状态一致性保证有效应对节点故障等问题。窗口操作Flink 支持多种类型的窗口操作包括滚动窗口、滑动窗口和会话窗口以支持复杂的时间窗口内聚合等操作。API 和语言支持Flink 提供了 DataStream API用于流处理和 DataSet API用于批处理以及 Table API SQL支持 Java、Scala 和 Python 语言方便开发者使用。
应用场景
实时数据处理对于需要低延迟处理实时数据流的场景如实时数据分析、实时监控和实时报警等。事件驱动应用Flink 可以用于构建以事件为驱动的应用程序如复杂事件处理CEP、实时推荐系统等。数据管道和ETL构建数据处理管道进行实时的数据清洗、转换和加载ETL操作。分布式应用和微服务在分布式应用和微服务架构中Flink 可以用于处理和分析跨服务的数据流。
特性
时间管理Flink 提供了灵活的时间概念管理包括事件时间和处理时间支持水印Watermarks来处理乱序事件。扩展性和容错性Flink 设计为高度可扩展的分布式系统能够在故障时恢复状态和计算。内存管理Flink 有自己的内存管理模块减少了对垃圾回收的依赖提高了性能。流批一体Flink 能够无缝地处理有界和无界数据流提供了统一的 API支持流处理和批处理的无缝切换和集成。
Apache Flink 的核心架构设计优雅且高效主要围绕着分布式数据流的处理构建。Flink 的架构设计旨在提供高吞吐量、低延迟并且能够处理大规模的数据。其核心组件和进程包括 JobManager、TaskManager、Dispatcher、Client 和资源管理器如 YARN/Mesos/Kubernetes等。
核心架构组件
JobManager: 职责JobManager 是 Flink 集群的主控节点负责管理作业的生命周期包括作业的提交、调度和执行。它也负责故障恢复包括从故障中重启任务和重新分配资源。主要功能 作业调度将作业图Job Graph转换为执行图Execution Graph并决定如何分配任务到各个 TaskManager。故障恢复维护作业的状态和检查点Checkpoints在出现故障时进行状态恢复。资源管理与底层资源管理器例如 YARN通信分配和释放必要的资源。 TaskManager: 职责TaskManager 是 Flink 集群中的工作节点负责执行分配给它的任务Task处理数据并将结果发送给下游任务。主要功能 数据处理执行实际的数据流处理任务如过滤、聚合等操作。状态管理本地管理任务的状态与 JobManager 协作实现状态的检查点。数据传输负责与其他 TaskManager 的网络通信进行数据的分发和接收。 Dispatcher: 职责Dispatcher 用于接收客户端提交的作业并启动一个新的 JobManager 来管理这个作业的生命周期。主要功能提供了一个 REST 接口用于作业的提交和管理允许 Flink 更好地与容器化环境集成如 Kubernetes。 Client: 职责Flink 客户端是用户与 Flink 集群交互的接口用户通过客户端提交作业给 Flink 集群。主要功能将用户程序转换为作业图Job Graph并提交给 JobManager 或 Dispatcher。 资源管理器: 职责资源管理器是 Flink 与底层资源管理系统如 YARN、Mesos、Kubernetes之间的桥梁。主要功能负责为 Flink 作业申请和释放资源包括内存、CPU 和其他必要资源。
架构流程
用户通过 Client 提交作业给 Flink 集群。Dispatcher 接收到作业提交请求启动一个新的 JobManager 实例来负责该作业。JobManager 接收作业图Job Graph将其转换为执行图Execution Graph并根据执行图将任务分配给 TaskManager 执行。TaskManager 根据 JobManager 的指令执行具体任务处理数据并将处理结果传输给下游任务或存储系统。在作业执行过程中JobManager 会持续监控任务执行情况并在必要时进行任务调度和故障恢复。
