Flink核心功能和原理

Flink深度解析：流处理特性、核心基石与执行架构
最新推荐文章于 2025-10-09 18:59:40 发布
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#flink #java #big data

本文详细探讨了Apache Flink的高性能流处理能力、事件时间窗口、 Exactly-once语义、内存管理、迭代计算以及容错和调度机制。核心介绍JobClient、JobManager、TaskManager和TaskSlot的角色，并剖析了其checkpoint和state管理以及Flink时间模型。

1.Flink的特性

  • 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
  • 支持带有事件时间的窗口（Window）操作
  • 支持有状态计算的 Exactly-once 语义
  • 支持高度灵活的窗口（time/count/session）Window 操作，以及 data-driven 驱动
  • 支持具有 BackPressure 功能的持续流模型
  • 支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
  • 同时支持处理流批一体
  • Flink 在 JVM 内部实现了自己的内存管理
  • 支持迭代计算
  • 支持程序自动优化：避免特定情况下 Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果进行缓存

2.Flink核心四大基石
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6.Flink执行引擎解析/架构

在这里插入图片描述

  • Job Client：JobClient 不是 Flink 程序执行的内部部分，但它是任务执行的起点。JobClient 负责接受用户的程序代码，然后创建数据流，将数据流提交给 JobManager 以便进一步执行。 执行完成后，Job Client 将结果返回给用户

  • JobManager：主进程（也称

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flink（一）：简介和基本功能
幻神舞的专栏
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文章目录说明有界与无界有界数据集无界数据集flink接口结构FLink SQLFlink TableDataStreamStateful Stream Processing API程序结构 DataStream API数据类型原生数据类型java Tuplesscala Case classPOJOs类型Flink Value类型特殊数据类型总结 说明 本博客每周五更新一次。 flink被定义为第三代大数据平台计算框架处理引擎，由java和scala语言开发，Data Artisans公司开发，阿里将其应
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flink学习教程-原理+实战学习笔记“一步到位”
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参考文献：《Flink原理、实战与性能优化》
9. Flink的性能优化
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一般需要注意的是TaskManager的内存，因为job的运行主要是在TM上。如上图所示，barrier对齐机制中快的并行度会等待慢的并行度到达之后才能开始做本地的状态快照，在等待的过程中来的数据就会被缓存起来，如果并行度之间相差很大，就会占用很大的内存资源，可能会导致内存溢出，同时它的等待也会迟缓checkpoint的整体时间，还有当数据流被阻塞住处理来不及时会触发反压机制，进而更加限制数据流的流动，导致barrier在的流速更慢，进一步导致checkpoint时间变长，进入恶性循环。
flink运行原理_Flink 原理与实现：深入理解Flink核心技术
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Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。Flink...
一文教你弄懂Flink核心功能和原理
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Flink原理详解，包括Flink的概述、特性、优势、四大基石、应用场景、执行引擎解析/架构、容错State和Checkpoint、Time、内部原理九个部分
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本文通过一个简单的示例介绍了 Apache Flink 实时计算的核心原理和如何使用 Flink 进行实时日志分析。Flink 的流处理能力非常强大，支持多种时间语义、状态管理、容错机制等特性，适合大规模的数据流处理场景。
【Flink】（一）深入理解Flink核心技术及原理
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一、Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务： 1、DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、Scala和Python。 2、DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户
Flink技术原理
05-10
本教程将从基础概念出发，逐步深入到Flink的核心原理和技术细节。 ### 一、Flink基本概念 1. **流处理与批处理**：Flink的核心是流处理，它支持连续不断的数据流，并可以进行事件时间处理。同时，Flink也提供了...
Flink原理与实践-PPT课件.rar
07-05
**标题与描述解析：** ...综上所述，这份“Flink原理与实践”的PPT课件涵盖了Flink的核心概念、API使用、实战技巧以及系统优化等多个方面，对于想要深入理解和使用Flink的读者来说，是一份非常宝贵的参考资料。
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11-10
Flink原理、实战与性能优化.pdf
Flink介绍
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06-25 1558
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink 不仅可以运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效
Flink架构，功能快速介绍
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这里写自定义目录标题Flink简介Flink优势统一的批处理与流处理系统 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务： DataSet API: 对静态数据进行批处理操作，支持Java、Scala和Python。 DataStream API：对数据流进行流处理操作，支持Java和Scala。 Table API：对结构化数据进行查询操作，将结构化
阿龙学堂-Flink简介
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Flink若干认识和基础功能
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Flink核心功能及技术原理分析
huxian1234的专栏
05-29 1017
胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，Spring Cloud Alibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电子工业出版技术成长领路人称号，荣获2024年电子工业出版社博文视点20周年荣誉专家称号。
《Flink原理、实战与性能优化》（Flink知识梳理一）
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Stratosphere ---> Flink Spark基于批处理原理，对流式计算相对较弱（本质上是对Hadoop架构进行了一定的升级和优化） 有状态流式计算架构 Flink通过实现Google Dataflow流式计算模型实现了高吞吐、低延迟、高性能兼具实时流式计算框架，支持高度容错状态管理，防止状态在计算过程中因为系统异常而丢失。周期性通过分布式快照技术Ch............
flink核心原理
08-26
Apache Flink 是一个分布式流处理框架，其核心原理和工作机制围绕着流式计算、状态管理、容错机制以及资源调度展开。以下是对 Flink 核心原理和工作机制的深入解析： ### 1. 流式计算模型 Flink 的核心是基于流的计算模型。无论是有界数据（批处理）还是无界数据（流处理），Flink 都将其视为流进行处理。这种统一的流处理模型使得 Flink 能够同时支持批处理和流处理[^1]。 - **有界流（Bounded Streams）**：有明确的开始和结束的数据流，适用于批处理任务。 - **无界流（Unbounded Streams）**：数据流没有明确的结束，适用于实时流处理任务。 Flink 通过 `DataStream API` 提供了对无界流的处理能力，而 `DataSet API` 则用于处理有界流（尽管在较新的版本中已被 `Batch API` 取代）。 ### 2. 状态管理 Flink 提供了强大的状态管理功能，允许在流处理过程中维护和更新状态。状态可以是简单的变量，也可以是复杂的结构，如列表、映射等。Flink 支持不同类型的状态后端（State Backend），包括内存、文件系统和 RocksDB。 - **Keyed State**：与特定的键相关联的状态，适用于需要按键分组的场景。 - **Operator State**：与操作符相关的状态，不依赖于键。 Flink 的状态管理机制确保了在故障恢复时，状态可以被正确地恢复[^1]。 ### 3. 容错机制 Flink 的容错机制基于 **Chandy-Lamport 算法**，通过定期的检查点（Checkpoint）来实现。检查点机制会定期将任务的状态快照保存到持久化存储中，以便在发生故障时能够恢复到最近的状态。 - **检查点（Checkpoint）**：Flink 会定期触发检查点，将状态写入持久化存储。 - **保存点（Savepoint）**：用户可以手动触发保存点，用于版本升级、迁移等场景。 Flink 的容错机制能够在不中断流处理的情况下完成状态的恢复，确保了数据的一致性和准确性[^1]。 ### 4. 窗口机制 Flink 提供了丰富的窗口机制，用于对流中的数据进行聚合和分析。窗口可以按时间、数量或会话进行划分。 - **时间窗口（Time Windows）**：根据时间间隔划分窗口，如每5秒一个窗口。 - **计数窗口（Count Windows）**：根据数据条数划分窗口，如每100条数据一个窗口。 - **滑动窗口（Sliding Windows）**：窗口可以滑动，允许部分重叠。 - **会话窗口（Session Windows）**：根据活动间隔划分窗口，适用于事件之间的间隔较大的场景。 窗口机制使得 Flink 能够灵活地处理各种流数据场景[^1]。 ### 5. 资源调度与执行 Flink 的资源调度和执行依赖于其运行时架构，主要包括以下几个组件： - **JobManager**：负责协调任务的执行，包括调度任务、管理检查点、处理故障等。 - **TaskManager**：负责执行具体的任务，并与 JobManager 进行通信。 - **Client**：提交 Flink 作业到集群，并与 JobManager 进行交互。 Flink 支持多种部署模式，包括本地模式、Standalone 模式、YARN 模式以及 Kubernetes 模式。它可以根据集群管理系统的资源调度策略动态分配资源[^1]。 ### 6. 并行处理 Flink 支持并行处理，可以通过设置并行度来提高任务的处理能力。每个任务可以被划分为多个子任务，这些子任务可以在不同的 TaskManager 上并行执行。 - **并行度（Parallelism）**：定义任务的并行执行程度，可以通过配置文件或代码进行设置。 - **数据分区（Data Partitioning）**：Flink 提供了多种数据分区策略，如轮询（Round-Robin）、广播（Broadcast）、键分组（Key Grouping）等，以确保数据的均匀分布和高效处理。 ### 7. 事件时间与水位线 Flink 支持事件时间（Event Time）处理，允许根据事件发生的时间而不是处理时间来进行计算。为了处理乱序事件，Flink 引入了水位线（Watermark）机制。 - **事件时间（Event Time）**：事件发生的时间，通常由事件的时间戳表示。 - **水位线（Watermark）**：用于表示事件时间的进度，帮助 Flink 判断何时可以触发窗口的计算。 水位线机制确保了 Flink 能够正确处理乱序事件，并在适当的时间触发窗口计算[^1]。 ### 8. 算子链与优化 Flink 通过算子链（Operator Chaining）技术将多个相邻的操作符合并为一个任务，减少了任务之间的通信开销，提高了性能。 - **算子链（Operator Chaining）**：将多个操作符链接在一起，减少任务之间的数据传输。 - **优化策略**：Flink 提供了多种优化策略，如流水线优化、内存管理优化等，以提高任务的执行效率。 ### 9. 代码示例 以下是一个简单的 Flink 流处理示例，展示了如何使用 `DataStream API` 进行流处理： ```java import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; public class FlinkStreamExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建流处理执行环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 从socket读取数据 DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999); // 对数据进行处理 DataStream<Integer> wordLengths = text.map(new MapFunction<String, Integer>() { @Override public Integer map(String value) { return value.length(); } }); // 打印结果 wordLengths.print(); // 启动流处理 env.execute("Flink Stream Example"); } } ``` ###
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