軟件介紹

apache flink特別版是一款由Apache公司開發(fā)的開源大數據處理系統(tǒng)，我們可以使用這款軟件來對數據流應用程序進行快速處理。而且apache flink中文版還能夠根據電腦內存的性能來進行數據處理，從而在占用最少內存的情況下以最快速度完成數據處理工作。

軟件簡介

Apache Flink 是一個框架和分布式處理引擎，用于在無邊界和有邊界數據流上進行有狀態(tài)的計算。Flink 能在所有常見集群環(huán)境中運行，并能以內存速度和任意規(guī)模進行計算。

apache flink特別版軟件特色

處理無界和有界數據

任何類型的數據都是作為事件流產生的。信用卡交易，傳感器測量，機器日志或網站或移動應用程序上的用戶交互，所有這些數據都作為流生成。

隨處部署應用程序

Apache Flink是一個分布式系統(tǒng)，需要計算資源才能執(zhí)行應用程序。Flink與所有常見的集群資源管理器（如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes）集成，但也可以設置為作為獨立集群運行。

以任何比例運行應用程序

Flink旨在以任何規(guī)模運行有狀態(tài)流應用程序。應用程序可以并行化為數千個在集群中分布和同時執(zhí)行的任務。因此，應用程序可以利用幾乎無限量的CPU，主內存，磁盤和網絡IO。而且，Flink可以輕松維護非常大的應用程序狀態(tài)。其異步和增量檢查點算法確保對處理延遲的影響最小，同時保證一次性狀態(tài)一致性。

利用內存中的性能

有狀態(tài)Flink應用程序針對本地狀態(tài)訪問進行了優(yōu)化。任務狀態(tài)始終保留在內存中，或者，如果狀態(tài)大小超過可用內存，則保存在訪問高效的磁盤上數據結構中。因此，任務通過訪問本地（通常是內存中）狀態(tài)來執(zhí)行所有計算，從而產生非常低的處理延遲。Flink通過定期和異步檢查本地狀態(tài)到持久存儲來保證在出現故障時的一次狀態(tài)一致性。

apache flink特別版軟件功能

數據流的運行流程

Flink程序在執(zhí)行后被映射到流數據流，每個Flink數據流以一個或多個源（數據輸入，例如消息隊列或文件系統(tǒng)）開始，并以一個或多個接收器（數據輸出，如消息隊列、文件系統(tǒng)或數據庫等）結束。Flink可以對流執(zhí)行任意數量的變換，這些流可以被編排為有向無環(huán)數據流圖，允許應用程序分支和合并數據流。

Flink的數據源和接收器

Flink提供現成的源和接收連接器，包括Apache Kafka、Amazon Kinesis、HDFS和Apache Cassandra等。

Flink程序可以作為集群內的分布式系統(tǒng)運行，也可以以獨立模式或在YARN、Mesos、基于Docker的環(huán)境和其他資源管理框架下進行部署。

Flink的狀態(tài)：檢查點、保存點和容錯機制

Flink檢查點和容錯：檢查點是應用程序狀態(tài)和源流中位置的自動異步快照。在發(fā)生故障的情況下，啟用了檢查點的Flink程序將在恢復時從上一個完成的檢查點恢復處理，確保Flink在應用程序中保持一次性（exactly-once）狀態(tài)語義。檢查點機制暴露應用程序代碼的接口，以便將外部系統(tǒng)包括在檢查點機制中（如打開和提交數據庫系統(tǒng)的事務）。

Flink保存點的機制是一種手動觸發(fā)的檢查點。用戶可以生成保存點，停止正在運行的Flink程序，然后從流中的相同應用程序狀態(tài)和位置恢復程序。 保存點可以在不丟失應用程序狀態(tài)的情況下對Flink程序或Flink群集進行更新。

Flink的數據流API

Flink的數據流API支持有界或無界數據流上的轉換（如過濾器、聚合和窗口函數），包含了20多種不同類型的轉換，可以在Java和Scala中使用。

有狀態(tài)流處理程序的一個簡單Scala示例是從連續(xù)輸入流發(fā)出字數并在5秒窗口中對數據進行分組的應用：Apache Beam - Flink Runner

Apache Beam“提供了一種高級統(tǒng)一編程模型，允許（開發(fā)人員）實現可在在任何執(zhí)行引擎上運行批處理和流數據處理作業(yè)”。Apache Flink-on-Beam運行器是功能最豐富的、由Beam社區(qū)維護的能力矩陣。

data Artisans與Apache Flink社區(qū)一起，與Beam社區(qū)密切合作，開發(fā)了一個強大的Flink runner。

數據集API

Flink的數據集API支持對有界數據集進行轉換（如過濾、映射、連接和分組），包含了20多種不同類型的轉換。 該API可用于Java、Scala和實驗性的Python API。Flink的數據集API在概念上與數據流API類似。

表API和SQL

Flink的表API是一種類似SQL的表達式語言，用于關系流和批處理，可以嵌入Flink的Java和Scala數據集和數據流API中。表API和SQL接口在關系表抽象上運行，可以從外部數據源或現有數據流和數據集創(chuàng)建表。表API支持關系運算符，如表上的選擇、聚合和連接等。

也可以使用常規(guī)SQL查詢表。表API提供了和SQL相同的功能，可以在同一程序中混合使用。將表轉換回數據集或數據流時，由關系運算符和SQL查詢定義的邏輯計劃將使用Apache Calcite進行優(yōu)化，并轉換為數據集或數據流程序。

apache flink特別版使用方法

apache flink特別版如何用窗格來優(yōu)化窗口？

1.可以使用主鍵選擇函數方法代碼如下

2.實現在POJO類型中指定字段名稱的方法代碼

3.使用的是Flink tuple類型--》那么只要簡單地指定字段元組的位置--》可以被用作主鍵了代碼如下

4.可讀性的代碼

5.創(chuàng)建一個類--》該類需要繼承TupleX類--》為類里面的這些字段實現getter和setter。

6.實現可以用來提高Flink應用程序性能的選項是當從用戶定義的函數返回數據時使用可變對象代碼如下

7.新建一個Tuple2類的實例--》因此增加了對垃圾收集器的壓力--》解決這個問題的一種方法是反復使用相同的實例代碼如下

8.調用的方法代碼如下