01 什么是Flink?

在當(dāng)前數(shù)據(jù)量激增傳統(tǒng)的時(shí)代，不同的業(yè)務(wù)場景都有大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生，對于這些不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)應(yīng)該如何進(jìn)行有效地處理，成為當(dāng)下大多數(shù)公司所面臨的問題。

隨著雅虎對Hadoop的開源，越來越多的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)開始涌入人們的視線，例如目前比較流行大數(shù)據(jù)處理引擎Apache Spark，基本上已經(jīng)取代了MapReduce成為當(dāng)前大數(shù)據(jù)處理的標(biāo)準(zhǔn)。

但隨著數(shù)據(jù)的不斷增長，新技術(shù)的不斷發(fā)展，人們逐漸意識到對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的重要性，企業(yè)需要能夠同時(shí)支持高吞吐、低延遲、高性能的流處理技術(shù)來處理日益增長的數(shù)據(jù)。

▲有狀態(tài)計(jì)算架構(gòu)

同時(shí)Flink支持高效容錯(cuò)的狀態(tài)管理，F(xiàn)link能夠?qū)⑵錉顟B(tài)維護(hù)在內(nèi)存或RockDB數(shù)據(jù)庫中，為了防止?fàn)顟B(tài)在計(jì)算過程中因?yàn)橄到y(tǒng)異常而出現(xiàn)丟失，F(xiàn)link周期性的通過分布式快照技術(shù)CheckPoints實(shí)現(xiàn)狀態(tài)的持久化維護(hù)，使得在系統(tǒng)即使在停機(jī)或者異常的情況下都能正確的進(jìn)行狀態(tài)恢復(fù)，從而保證在任何時(shí)間都能計(jì)算出正確的結(jié)果。

數(shù)據(jù)架構(gòu)的演變過程，伴隨著技術(shù)的不斷迭代更新，F(xiàn)link具有先進(jìn)的架構(gòu)理念，以及諸多的優(yōu)秀特性，以及完善的編程接口，而Flink也在每一次的Release版本中，不斷推出新的特性。

例如Queryable State功能的提出，將直接容許用戶通過遠(yuǎn)程的方式直接獲取流式計(jì)算任務(wù)的狀態(tài)信息，也就是說數(shù)據(jù)不需要落地?cái)?shù)據(jù)庫就能直接從流式應(yīng)用中直接查詢出，對于實(shí)時(shí)交互式的查詢業(yè)務(wù)可以直接從Flink的狀態(tài)中查詢最新的結(jié)果，當(dāng)然這個(gè)功能目前還屬于Beta版本，但是相信在不久的未來，會變得越來越完善，那時(shí)Flink將不僅作為實(shí)時(shí)流式處理的框架，更多的可能會成為一套實(shí)時(shí)的存儲引擎，會讓更多的用戶從有狀態(tài)計(jì)算的技術(shù)中獲取收益。

同時(shí)支持高吞吐、低延遲、高性能

Flink是一套集高吞吐，低延遲，高性能三者于一身的分布式流式數(shù)據(jù)處理框架。

非常成熟的計(jì)算框架Apache Spark也只能兼顧高吞吐和高性能特性，在Spark Streaming流式計(jì)算中無法做到低延遲保障;而Apache Storm只能支持低延遲和高性能特性，但是無法滿足高吞吐的要求。而對于滿足高吞吐，低延遲，高性能這三個(gè)目標(biāo)對分布式流式計(jì)算框架是非常重要的。

支持事件時(shí)間(Event Time)概念

在流式計(jì)算領(lǐng)域中，窗口計(jì)算的地位舉足輕重，但目前大多數(shù)計(jì)算框架窗口計(jì)算所采用的都是系統(tǒng)時(shí)間(Process Time)，也是事件傳輸?shù)接?jì)算框架處理時(shí)，系統(tǒng)

基于輕量級分布式快照(Snapshot)實(shí)現(xiàn)的容錯(cuò)

Flink能夠分布式運(yùn)行在上千個(gè)節(jié)點(diǎn)之上，將一個(gè)大型計(jì)算的流程拆解成小的計(jì)算過程，然后將計(jì)算過程分布到單臺并行節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理。

在任務(wù)執(zhí)行過程中，能夠自動(dòng)的發(fā)現(xiàn)事件處理過程中的錯(cuò)誤而導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的問題，常見的錯(cuò)誤類型例如：節(jié)點(diǎn)宕機(jī)，或者網(wǎng)路傳輸問題，或是由于用戶因?yàn)樯壔蛐迯?fù)問題而導(dǎo)致計(jì)算服務(wù)重啟等。

在這些情況下，通過基于分布式快照技術(shù)的Checkpoints，將執(zhí)行過程中的任務(wù)信息進(jìn)行持久化存儲，一旦任務(wù)出現(xiàn)異常宕機(jī)，F(xiàn)link能夠進(jìn)行任務(wù)的自動(dòng)恢復(fù)，從而確保數(shù)據(jù)在處理過程中的一致性。

基于JVM實(shí)現(xiàn)獨(dú)立的內(nèi)存管理

內(nèi)存管理是每套計(jì)算框架需要重點(diǎn)考慮的領(lǐng)域，尤其對于計(jì)算量比較大的計(jì)算場景，數(shù)據(jù)在內(nèi)存中該如何進(jìn)行管理，針對內(nèi)存管理這塊，F(xiàn)link實(shí)現(xiàn)了自身管理內(nèi)存的機(jī)制，盡可能減少Full GC對系統(tǒng)的影響。

另外通過自定義序列化/反序列化方法將所有的對象轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制在內(nèi)存中存儲，降低數(shù)據(jù)存儲的大小，更加有效的對內(nèi)存空間進(jìn)行利用，降低GC所帶來的性能下降或者任務(wù)停止的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)提升了分布式處理過數(shù)據(jù)傳輸?shù)男阅堋?/p>

因此Flink較其他分布式處理的框架則會顯得更加穩(wěn)定，不會因?yàn)镴VM GC等問題而導(dǎo)致整個(gè)應(yīng)用宕機(jī)的問題。

Save Points(保存點(diǎn))

對于7*24小時(shí)運(yùn)行的流式應(yīng)用，數(shù)據(jù)源源不斷的接入，在一段時(shí)間內(nèi)應(yīng)用的終止都有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的丟失或者計(jì)算結(jié)果的不準(zhǔn)確性，例如進(jìn)行版本的升級，停機(jī)運(yùn)維操作等，都能導(dǎo)致這種情況發(fā)生。

然而值得一提的是Flink通過其Save Points技術(shù)能夠?qū)⑷蝿?wù)執(zhí)行的快照(Snapshot)保存在存儲介質(zhì)上，等待任務(wù)重啟的時(shí)候可以直接從實(shí)現(xiàn)保存的Save Points恢復(fù)原有的計(jì)算狀態(tài)，使得任務(wù)繼續(xù)按照停機(jī)之前的狀態(tài)繼續(xù)運(yùn)行，Save Points技術(shù)可以讓用戶更好的管理和運(yùn)維實(shí)時(shí)流式應(yīng)用。

同時(shí)Flink除了上述的特性之外也具有其他非常優(yōu)秀的特性，可以讓用戶有更多選擇。Flink具備非常多的優(yōu)秀特性，這不僅讓Flink在社區(qū)的知名度越來越高，也吸引了眾多的企業(yè)參與研發(fā)和使用Flink這項(xiàng)技術(shù)。

當(dāng)前名稱：為什么Flink會成為下一代大數(shù)據(jù)處理框架的標(biāo)準(zhǔn)？
URL標(biāo)題：http://jinyejixie.com/news/101919.html

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