小坏说后端

Flink的SQL、Table的实操

系统函数尽管庞大，也不可能涵盖所有的功能；如果有系统函数不支持的需求，我们就需要用自定义函数（User Defined Functions，UDF）来实现了。事实上，系统内置函数仍然在不断扩充，如果我们认为自己实现的自定义函数足够通用、应用非常广泛，也可以在项目跟踪工具JIRA上向Flink开发团队提出“议题”（issue），请求将新的函数添加到系统函数中。Flink的Table API和SQL提供了多种自定义函数的接口，以抽象类的形式定义。

如图12-1所示，输入是不同形状的事件流，我们可以定义一个匹配规则：在圆形后面紧跟着三角形。那么将这个规则应用到输入流上，就可以检测到三组匹配的复杂事件。它们构成了一个新的“复杂事件流”，流中的数据就变成了一组一组的复杂事件，每个数据都包含了一个圆形和一个三角形。接下来，我们就可以针对检测到的复杂事件，处理之后输出一个提示或报警信息了。所以，CEP是针对流处理而言的，分析的是低延迟、频繁产生的事件流。它的主要目的，就是在无界流中检测出特定的数据组合，让我们有机会掌握数据中重要的高阶特征。

在Flink提供的多层级API中，核心是DataStream API，这是我们开发流处理应用的基本途径；底层则是所谓的处理函数（process function），可以访问事件的时间信息、注册定时器、自定义状态，进行有状态的流处理。DataStream API和处理函数比较通用，有了这些API，理论上我们就可以实现所有场景的需求了。不过在企业实际应用中，往往会面对大量类似的处理逻辑，所以一般会将底层API包装成更加具体的应用级接口。怎样的接口风格最容易让大家接收呢？

Flink作为一个大数据分布式流处理框架，必须要考虑系统的容错性，主要就是发生故障之后的恢复。Flink容错机制的核心就是检查点，它通过巧妙的分布式快照算法保证了故障恢复后的一致性，并且尽可能地降低对处理性能的影响。本章中我们详细介绍了Flink检查点的原理、算法和配置，并且结合一致性理论与Flink-Kafka的实际互连系统，阐述了如何用Flink实现流处理应用的端到端exactly-once状态一致性。这既是Flink底层原理的深入，也与之前的状态管理、水位线机制有联系和相通之处；

在 Flink 中，状态始终是与特定算子相关联的；算子在使用状态前首先需要“注册”，其实就是告诉Flink当前上下文中定义状态的信息，这样运行时的 Flink 才能知道算子有哪些状态。状态的注册，主要是通过“状态描述器”（StateDescriptor）来实现的。状态描述器中最重要的内容，就是状态的名称（name）和类型（type）。我们知道Flink中的状态，可以认为是加了一些复杂操作的内存中的变量；

多流转换是流处理在实际应用中常见的需求，主要包括分流和合流两大类，本章分别做了详细讲解。在Flink中，分流操作可以通过处理函数的侧输出流（side output）很容易地实现；而合流则提供不同层级的各种API。最基本的合流方式是联合（union）和连接（connect），两者的主要区别在于union可以对多条流进行合并，数据类型必须一致；而connect只能连接两条流，数据类型可以不同。事实上connect提供了最底层的处理函数（process function）接口。

Flink拥有非常丰富的多层API，而底层的处理函数可以说是最为强大、最为灵活的一种。广义上来讲，处理函数也可以认为是DataStream API中的一部分，它的调用方式与其他转换算子完全一致。处理函数可以访问时间、状态，定义定时操作，它可以直接触及流处理最为本质的组成部分。所以处理函数不仅是我们处理复杂需求时兜底的“大招”，更是理解流处理本质的重要一环。在本章中，我们详细介绍了处理函数的功能和底层的结构，

具体实现上，水位线可以看作一条特殊的数据记录，它是插入到数据流中的一个标记点，主要内容就是一个时间戳，用来指示当前的事件时间。而它插入流中的位置，就应该是在某个数据到来之后；这样就可以从这个数据中提取时间戳，作为当前水位线的时间戳了。每条数据后插入一个水位线一般来说，Flink内置的水位线生成器就可以满足应用需求了。不过有时我们的业务逻辑可能非常复杂，这时对水位线生成的逻辑也有更高的要求，我们就必须自定义实现水位线策略WatermarkStrategy了。...............

大多数情况下，前面的数据源已经能够满足需要。但是凡事总有例外，如果遇到特殊情况，我们想要读取的数据源来自某个外部系统，而flink既没有预实现的方法、也没有提供连接器，又该怎么办呢？那就只好自定义实现SourceFunction了。接下来我们创建一个自定义的数据源，实现SourceFunction接口。主要重写两个关键方法：run()和cancel()。run() 方法：使用运行时上下文对象（ SourceContext ）向下游发送数据；..................

要解答这个问题，我们需要先梳理一下其他框架分配任务、数据处理的过程。对于Spark而言，是把根据程序生成的DAG划分阶段（stage）、进而分配任务的。而对于Flink这样的流式引擎，其实没有划分stage的必要。因为数据是连续不断到来的，我们完全可以按照数据流图建立一个“流水线”，前一个操作处理完成，就发往处理下一步操作的节点。如果说Spark基于MapReduce架构的思想是“数据不动代码动”，那么Flink就类似“代码不动数据流动”...

Flink支持多种不同的部署模式，还可以和不同的资源管理平台方便地集成。本章从快速启动的示例入手，接着介绍了Flink中几种部署模式的区别，并进一步针对不同的资源提供者展开讲解了具体的部署操作。在这个过程中，我们不仅熟悉了Flink的使用方法，而且接触到了很多内部运行原理的知识。关于Flink运行时组件概念的作用，以及作业提交运行的流程架构，我们会在下一章进一步详细展开。...

本章主要实现一个Flink开发的入门程序——词频统计WordCount。通过批处理和流处理两种不同模式的实现，可以对Flink的API风格和编程方式有所熟悉，并且更加深刻地理解批处理和流处理的不同。另外，通过读取有界数据（文件）和无界数据（socket文本流）进行流处理的比较，我们也可以更加直观地体会到Flink流处理的方式和特点。这是我们Flink长征路上的第一步，是后续学习的基础。有了这番初体验，想必大家会发现Flink提供了非常易用的API，基于它进行开发并不是难事。...

Flink是第三代分布式流处理器，它的功能丰富而强大。主要介绍了Flink的源起和应用，引出了流处理相关的一些重要概念，并通过介绍数据处理架构发展演变的过程，为读者展示了Flink作为新一代分布式流处理器的架构思想。最后我们还将Flink与时下同样火热的处理引擎Spark进行了对比，详细阐述了Flink在流处理方面的优势。通过本章的学习，大家不仅可以初步了解Flink，而且能够建立起数据处理的宏观思维，这对以后学习框架中的一些重要特性非常有帮助。...