Flink架构、原理及安排测试

Apache
Flink是一个面向分布式数据流处理及批量多少处理的开源计算平台,它能够根据同一个Flink运行时,提供支撑流处理同批判处理两栽类型应用的机能。

幸存的开源计算方案,会管流处理与批判处理作片种不同的用类,因为它所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是一点一滴不平等的:流处理一般用支持小顺延、Exactly-once保证,而批判处理需支持大吞吐、高效处理。

Flink从其它一个见识对流处理同批判处理,将两边统一起来:Flink是意支持流处理,也就是说作为流动处理对时输入数据流是无界的;批处理让当作同样种植非常之流处理,只是其的输入数据流被定义也有界的

Flink流处理特性:

  1. 支持大吞吐、低顺延、高性能的流处理
  2. 支持带有波时之窗口(Window)操作
  3. 支持有状态计算的Exactly-once语义
  4. 支持高度灵活的窗口(Window)操作,支持因time、count、session,以及data-driven的窗口操作
  5. 支撑所有Backpressure功能的持续流模型
  6. 支撑因轻量级分布式快照(Snapshot)实现的容错
  7. 一个运转时又支持Batch on Streaming处理与Streaming处理
  8. Flink在JVM内部贯彻了友好之内存管理
  9. 支持迭代计算
  10. 支撑程序自动优化:避免特定情景下Shuffle、排序等值钱操作,中间结果发生必要展开缓存

一、架构

Flink以层级式系统形式组件其软件栈,不同层的堆栈建立以该下层基础及,并且每层接受程序不同层的虚幻形式。
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  1. 运转时层以JobGraph形式吸收程序。JobGraph即为一个一般化的彼此数据流图(data
    flow),它有着自由数量的Task来收取及发data stream。
  2. DataStream API和DataSet
    API都见面动单独编译的处理方式生成JobGraph。DataSet
    API使用optimizer来决定针对程序的优化措施,而DataStream
    API则采取stream builder来完成该任务。
  3. 于推行JobGraph时,Flink提供了强候选部署方案(如local,remote,YARN等)。
  4. Flink附随了有的有DataSet或DataStream
    API程序的的类库和API:处理逻辑表查询的Table,机器上之FlinkML,图像处理的Gelly,复杂事件处理的CEP。

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二、原理

1. 流、转换、操作符

Flink程序是出于Stream和Transformation这有限单中心构建块组成,其中Stream是一个中路结果数据,而Transformation是一个操作,它对一个或者多个输入Stream进行计算处理,输出一个或多只结实Stream。

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Flink程序于实践的时候,它见面于射为Streaming Dataflow。一个Streaming
Dataflow是由同组Stream和Transformation
Operator组成,它好像于一个DAG图,在启动的当儿打一个要多单Source
Operator开始,结束于一个或者多独Sink Operator。

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2. 交互数据流

一个Stream可以于分为多独Stream分区(Stream
Partitions),一个Operator可以被分为基本上个Operator Subtask,每一个Operator
Subtask是在不同之线程中单独执行之。一个Operator的连行度,等于Operator
Subtask的个数,一个Stream的并行度总是顶生成它的Operator的连行度。

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One-to-one模式
比如从Source[1]到map()[1],它保持了Source的分区特性(Partitioning)和分区内元素处理的有序性,也就是说map()[1]的Subtask看到数据流被记录的顺序,与Source[1]未遭看到底记录顺序是一致的。

Redistribution模式
这种模式改变了输入数据流的分区,比如从map()[1]、map()[2]到keyBy()/window()/apply()[1]、keyBy()/window()/apply()[2],上游的Subtask向下游的基本上只不等的Subtask发送数据,改变了数据流的分区,这跟事实上用所选的Operator有关系。

3. 职责、操作符链

Flink分布式执行环境受到,会将大半单Operator Subtask串起来做一个Operator
Chain,实际上即便是一个执行链,每个执行链会在TaskManager上一个单身的线程中尽。

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4. 时间

拍卖Stream中的记录时,记录被便会含有各种典型的时日字段:

  1. Event Time:表示事件创建时间
  2. Ingestion Time:表示事件上到Flink Dataflow的光阴
  3. Processing Time:表示有Operator对事件展开处理的本土系统时

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Flink使用WaterMark衡量时间之年月,WaterMark携带时间戳t,并给插到stream中。

  1. WaterMark的意义是兼备时间t'< t的风波都曾经生。
  2. 本着乱序的的流,WaterMark至关重要,这样好允许有的事变到延迟,而不至于过于影响window窗口的精打细算。
  3. 相互之间数据流中,当Operator有多单输入流时,Operator的event
    time以极小流event time为按照。

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5. 窗口

Flink支持因时间窗口操作,也支撑因数的窗口操作:

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窗口分类:

  1. 仍分割标准划分:timeWindow、countWindow
  2. 依窗口行为分开:Tumbling Window、Sliding Window、自定义窗口

Tumbling/Sliding Time Window

// Stream of (sensorId, carCnt)
val vehicleCnts: DataStream[(Int, Int)] = ...

val tumblingCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts
  // key stream by sensorId
  .keyBy(0) 
  // tumbling time window of 1 minute length
  .timeWindow(Time.minutes(1))
  // compute sum over carCnt
  .sum(1) 

val slidingCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts
  .keyBy(0) 
  // sliding time window of 1 minute length and 30 secs trigger interval
  .timeWindow(Time.minutes(1), Time.seconds(30))
  .sum(1)

Tumbling/Sliding Count Window

// Stream of (sensorId, carCnt)
val vehicleCnts: DataStream[(Int, Int)] = ...

val tumblingCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts
  // key stream by sensorId
  .keyBy(0)
  // tumbling count window of 100 elements size
  .countWindow(100)
  // compute the carCnt sum 
  .sum(1)

val slidingCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts
  .keyBy(0)
  // sliding count window of 100 elements size and 10 elements trigger interval
  .countWindow(100, 10)
  .sum(1)

自定义窗口

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基本操作:

  1. window:创建于定义窗口
  2. trigger:自定义触发器
  3. evictor:自定义evictor
  4. apply:自定义window function

6. 容错

Barrier机制:

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  1. 并发一个Barrier,在该Barrier之前起的笔录都属该Barrier对应的Snapshot,在该Barrier之后起的笔录属于下一个Snapshot。
  2. 起源不同Snapshot多只Barrier可能同时起在数码流中,也就是说同一个天天或者并有成多个Snapshot。
  3. 当一个中档(Intermediate)Operator接收至一个Barrier后,它会发送Barrier到属该Barrier的Snapshot的数量流中,等到Sink
    Operator接收到拖欠Barrier后会向Checkpoint
    Coordinator确认欠Snapshot,直到有的Sink
    Operator都认账了该Snapshot,才吃认为就了该Snapshot。

对齐:

当Operator接收及差不多独输入的数据流时,需要以Snapshot
Barrier中对数码流进行排列对旅:

  1. Operator从一个incoming Stream接收至Snapshot Barrier
    n,然后暂停处理,直到外的incoming Stream的Barrier
    n(否则属于2只Snapshot的笔录就混在一块了)到达该Operator
  2. 收到Barrier
    n的Stream被临时搁置,来自这些Stream的笔录不见面让拍卖,而是让在一个Buffer中。
  3. 倘最后一个Stream接收及Barrier
    n,Operator会emit所有小存在Buffer中的记录,然后朝Checkpoint
    Coordinator发送Snapshot n。
  4. 持续处理来自多单Stream的记录

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根据Stream Aligning操作会实现Exactly
Once语义,但是也会于流动处理利用带来延迟,因为以排列对齐Barrier,会小缓存一部分Stream的记录到Buffer中,尤其是于数据流并行度很高之观下或者越来越分明,通常为极其深对齐Barrier的一个Stream为拍卖Buffer中缓存记录之时刻点。在Flink中,提供了一个开关,选择是否采取Stream
Aligning,如果关闭则Exactly Once会变成At least once。

CheckPoint:
Snapshot并不仅仅是对数码流做了一个态的Checkpoint,它吧富含了一个Operator内部所怀有的状态,这样才会以保管在流处理系统失败时亦可对地还原数据流处理。状态包含两栽:

  1. 网状态:一个Operator进行计算处理的时需要针对数据开展缓冲,所以数据缓冲区的状态是跟Operator相关联的。以窗口操作的缓冲区为条例,Flink系统会收集或者聚合记录数据并放置缓冲区中,直到该缓冲区中的数目为处理到位。
  2. 平种植是用户从定义状态(状态可以经过变函数进行创办及改),它可以是函数中的Java对象这样的简约变量,也足以是和函数相关的Key/Value状态。

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7. 调度

以JobManager端,会接受及Client提交的JobGraph形式的Flink
Job,JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph,ExecutionGraph是JobGraph的并行表示,也就是实际JobManager调度一个Job在TaskManager上运行的逻辑视图。
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大体及拓展调度,基于资源的分红和应用的一个例:

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  1. 左上子图:有2独TaskManager,每个TaskManager有3个Task Slot
  2. 左下子图:一个Flink Job,逻辑上带有了1独data
    source、1独MapFunction、1个ReduceFunction,对诺一个JobGraph
  3. 左下子图:用户提交的Flink Job对一一Operator进行的安排——data
    source的并行度设置为4,MapFunction的连行度也也4,ReduceFunction的并行度为3,在JobManager端对应于ExecutionGraph
  4. 右上子图:TaskManager
    1上,有2单互相的ExecutionVertex组成的DAG图,它们每占一个Task Slot
  5. 右侧下子图:TaskManager
    2上,也起2单互相的ExecutionVertex组成的DAG图,它们啊每占一个Task
    Slot
  6. 当2个TaskManager上运行的4单Execution是并行执行的

8. 迭代

机械上及图计算以,都见面动及迭代计量,Flink通过当迭代Operator中定义Step函数来落实迭代算法,这种迭代算法包括Iterate和Delta
Iterate两种植类型。

Iterate

Iterate
Operator是同等种植简易的迭代形式:每一样轮迭代,Step函数的输入或者是输入的成套数据集,或者是达到同车轮迭代的结果,通过该轮迭代计量起下一致轮计算所欲之输入(也称为Next
Partial Solution),满足迭代的停下条件后,会输出最终迭代结果。

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流程伪代码:

IterationState state = getInitialState();

while (!terminationCriterion()) {
    state = step(state);
}

setFinalState(state);

Delta Iterate

Delta Iterate Operator实现了增量迭代。

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流程伪代码:

IterationState workset = getInitialState();
IterationState solution = getInitialSolution();

while (!terminationCriterion()) {
    (delta, workset) = step(workset, solution);

    solution.update(delta)
}

setFinalState(solution);

不过小价传播:

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9. Back Pressure监控

注处理系统遭到,当下游Operator处理速度跟不上的情景,如果下游Operator能够以协调处理状态传播为上游Operator,使得上游Operator处理速度慢下来便见面解决上述问题,比如通过报警的方通知现有流处理体系是的问题。

Flink
Web界面上提供了对运作Job的Backpressure行为的监察,它经过动Sampling线程对在运行的Task进行堆栈跟踪采样来落实。
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默认情况下,JobManager会每间隔50ms触发对一个Job的每个Task依次展开100次于堆栈跟踪调用,过测算得到一个比率,例如,radio=0.01,表示100差中唯有发生1次方调用阻塞。Flink目前概念了如下Backpressure状态:
OK: 0 <= Ratio <= 0.10
LOW: 0.10 < Ratio <= 0.5
HIGH: 0.5 < Ratio <= 1

三、库

1. Table

Flink的Table API实现了使类SQL进行流和批判处理。

详情参见:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.2/dev/table_api.html

2. CEP

Flink的CEP(Complex Event
Processing)支持在流着发觉复杂的风波模式,快速筛用户感兴趣的多寡。

端详参见:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.2/concepts/programming-model.html#next-steps

3. Gelly

Gelly是Flink提供的觊觎计算API,提供了简化开发和构建图计算分析应用之接口。

端详参见:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.2/dev/libs/gelly/index.html

4. FlinkML

FlinkML是Flink提供的机上库,提供了但扩大的机械上算法、简洁之API和工具简化机器上体系的支出。

端详参见:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.2/dev/libs/ml/index.html

四、部署

当Flink系统启动时,首先启动JobManager和同样到多只TaskManager。JobManager负责协调Flink系统,TaskManager则是推行并行程序的worker。当系统为地方形式启动时,一个JobManager和一个TaskManager会启动在同一个JVM中。
当一个主次让提交后,系统会创一个Client来开展先期处理,将先后转变成为一个交互数据流的款型,交给JobManager和TaskManager执行。

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1. 开行测试

编译flink,本地启动。

$ java -version
java version "1.8.0_111"
$ git clone https://github.com/apache/flink.git
$ git checkout release-1.1.4 -b release-1.1.4
$ cd flink
$ mvn clean package -DskipTests
$ cd flink-dist/target/flink-1.1.4-bin/flink-1.1.4
$ ./bin/start-local.sh

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编本地流处理demo。

SocketWindowWordCount.java

public class SocketWindowWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // the port to connect to
        final int port;
        try {
            final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
            port = params.getInt("port");
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("No port specified. Please run 'SocketWindowWordCount --port <port>'");
            return;
        }

        // get the execution environment
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // get input data by connecting to the socket
        DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", port, "\n");

        // parse the data, group it, window it, and aggregate the counts
        DataStream<WordWithCount> windowCounts = text
                .flatMap(new FlatMapFunction<String, WordWithCount>() {
                    public void flatMap(String value, Collector<WordWithCount> out) {
                        for (String word : value.split("\\s")) {
                            out.collect(new WordWithCount(word, 1L));
                        }
                    }
                })
                .keyBy("word")
                .timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))
                .reduce(new ReduceFunction<WordWithCount>() {
                    public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) {
                        return new WordWithCount(a.word, a.count + b.count);
                    }
                });

        // print the results with a single thread, rather than in parallel
        windowCounts.print().setParallelism(1);

        env.execute("Socket Window WordCount");
    }

    // Data type for words with count
    public static class WordWithCount {

        public String word;
        public long count;

        public WordWithCount() {}

        public WordWithCount(String word, long count) {
            this.word = word;
            this.count = count;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return word + " : " + count;
        }
    }
}

pom.xml

<!-- Use this dependency if you are using the DataStream API -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_2.10</artifactId>
    <version>1.1.4</version>
</dependency>
<!-- Use this dependency if you are using the DataSet API -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-java</artifactId>
    <version>1.1.4</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-clients_2.10</artifactId>
    <version>1.1.4</version>
</dependency>

执行mvn构建。

$ mvn clean install
$ ls target/flink-demo-1.0-SNAPSHOT.jar

拉开9000端口,用于输入数据:

$ nc -l 9000

提交flink任务:

$ ./bin/flink run -c com.demo.florian.WordCount  $DEMO_DIR/target/flink-demo-1.0-SNAPSHOT.jar --port 9000

每当nc里输入数据后,查看执行结果:

$ tail -f log/flink-*-jobmanager-*.out

查看flink web页面:localhost:8081

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2. 代码结构

Flink系统核心可分为多单子项目。分割项目旨在减少开支Flink程序要之依靠数量,并对测试和支出小组件提供便民。
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Flink当前还包以下子项目:

  1. Flink-dist:distribution项目。它定义了哪将编译后底代码、脚本和任何资源整合到结尾可用之目结构被。
  2. Flink-quick-start:有关quickstart和科目的本子、maven原型和演示程序
  3. flink-contrib:一雨后春笋有用户支付的早从版本和管事之家伙的种类。后期的代码主要由外部贡献者继续维护,被flink-contirb接受的代码的渴求小于其它类型之渴求。

3. Flink On YARN

Flink在YARN集群上运行时:Flink YARN Client负责同YARN
RM通信协商资源要,Flink JobManager和Flink
TaskManager分别提请到Container去运转各自的经过。

YARN AM和Flink JobManager在和一个Container中,这样AM可以清楚Flink
JobManager的地方,从而AM可以报名Container去启动Flink
TaskManager。待Flink成功运行于YARN集群上,Flink YARN
Client就可交Flink Job到Flink
JobManager,并进行继续之投射、调度以及计算处理。

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  1. 安Hadoop环境变量

$ export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
  1. 盖集群模式提交任务,每次都见面新建flink集群

$ ./bin/flink run -m yarn-cluster -c com.demo.florian.WordCount  $DEMO_DIR/target/flink-demo-1.0-SNAPSHOT.jar
  1. 启航同享flink集群,提交任务

$ ./bin/yarn-session.sh -n 4 -jm 1024 -tm 4096 -d
$ ./bin/flink run -c com.demo.florian.WordCount $DEMO_DIR/target/flink-demo-1.0.SNAPSHOT.jar

参考资料

http://shiyanjun.cn/archives/1508.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.2/index.html

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