Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。文章会对Flink中基本API如：DataSet、DataStream、Table、Sql和常用特性如：Time&Window、窗口函数、Watermark、触发器、分布式缓存、异步IO、侧输出、广播和高级应用如：ProcessFunction、状态管理等知识点进行整理。
代码涵盖Java和Scala版本（因笔者时间和能力有限，代码仅供参考，如有错误的地方请多多指证）。好手不敌双拳，双拳不如四手！希望和大家一起成长、共同进步！
DataStream测试kafka的生产者为统一的Mock类，KafkaProducer可以指定不同的方法分别发送string、json、k/v格式数据。
在数据处理领域，WordCount就是HelloWorld。Flink自带WordCount例子，它通过socket读取text数据，并且统计每个单词出现的次数。
以上为Flink的运行模型（和Spark基本一致），Flink的程序主要由三部分构成，分别为Source、Transformation、Sink。DataSource主要负责数据的读取，Transformation主要负责对属于的转换操作，Sink负责最终数据的输出。
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。Flink先将接入数据（如可以通过读取文件或从本地集合）来创建转换成DataSet数据集，并行分布在集群的每个节点上；然后将DataSet数据集进行各种转换操作(map，filter，union，group等)，最后通过DataSink操作将结果数据集输出到外部系统。
Flink中每一个的DataSet程序大致包含以下流程：
- step 1 : 获得一个执行环境（ExecutionEnvironment）
- step 2 : 加载/创建初始数据 （Source）
- step 3 : 指定转换算子操作数据（Transformation）
- step 4 : 指定存放结果位置（Sink）
DataStream API，是Flink API中最核心的数据结构，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，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作。Flink先将流式数据（如可以通过消息队列，套接字流，文件等）来创建DataStream，并行分布在集群的每个节点上；然后对DataStream数据流进行转换（filter,join, update state, windows, aggregat等），最后通过DataSink操作将DataStream输出到外部文件或存储系统中。
Flink中每一个DataStream程序大致包含以下流程：
- step 1 : 获得一个执行环境（StreamExecutionEnvironment）
- step 2 : 加载/创建初始数据 （Source）
- step 3 : 指定转换算子操作数据（Transformation）
- step 4 : 指定存放结果位置（Sink）
- step 5 : 手动触发执行
注意：
因为flink是lazy加载的，所以必须调用execute方法，上面的代码才会执行。
在DataSet和DataStrean中transformation 都是懒执行，需要最后使用env.execute()触发执行或者使用 print(),count(),collect() 触发执行。
Apache Flink 具有两个关系型API：Table API 和SQL。
Table & SQL API 还有另一个职责，就是流处理和批处理统一的 API 层。Flink 在 runtime 层是统一的，因为 Flink 将批任务看做流的一种特例来执行，这也是 Flink 向外鼓吹的一点。然而在编程模型上，Flink 却为批和流提供了两套 API （DataSet 和 DataStream）。为什么 runtime 统一，而编程模型不统一呢？ 在我看来，这是本末倒置的事情。用户才不管你 runtime 层是否统一，用户更关心的是写一套代码。所以 Table & SQL API 就扛起了统一API的大旗，批上的查询会随着输入数据的结束而结束并生成有限结果集，流上的查询会一直运行并生成结果流。Table & SQL API 做到了批与流上的查询具有同样的语法，因此不用改代码就能同时在批和流上跑。
Flink中每一个Table & Sql程序大致包含以下流程：
- step 1 : 获得一个执行环境（ExecutionEnvironment/StreamExecutionEnvironment）
- step 2 : 根据执行环境获取Table & Sql运行环境（TableEnvironment）
- step 3 : 注册输入表（Input table）
- step 4 : 执行Table & Sql查询
- step 5 : 输出表（Output table）结果发送到外部系统
代码案例：// TODO 等待更新中…...
Flink中累加器(Accumulators)是非常的简单，通过一个add操作累加最终的结果，在job执行后可以获取最终结果。
最直接的累加器是一个计数器(counter)：你可以使用Accumulator.add()方法对其进行累加。在作业结束时，Flink将合并所有部分结果并将最终结果发送给客户端。在调试过程中，或者你快速想要了解有关数据的更多信息，累加器很有用。
目前Flink拥有以下内置累加器。它们中的每一个都实现了累加器接口：
(1) IntCounter, LongCounter 以及 DoubleCounter: 可参考案例中的计数器。
(2) Histogram：为离散数据的直方图(A histogram implementation for a discrete number of bins.)。内部它只是一个整数到整数的映射。你可以用它来计算值的分布，例如 单词计数程序的每行单词分配。
Flink中累加器的开发步骤大致如下：
- step 1 : 在你要使用的用户自定义转换函数中创建一个累加器(accumulator)对象
- step 2 : 注册累加器(accumulator)对象，通常在rich函数的open()方法中注册。在这里你也可以自定义累加器的名字。
- step 3 : 算子函数中的任何位置使用累加器
- step 4 : 最后结果将存储在JobExecutionResult对象中，该对象从执行环境的execute()方法返回(当前仅当执行等待作业完成时才起作用)
注意：
每个作业的所有累加器共享一个命名空间。因此，你可以在作业的不同算子函数中使用同一个累加器。Flink在内部合并所有具有相同名称的累加器。
目前累加器的结果只有在整个工作结束之后才可以使用。我们还计划在下一次迭代中可以使用前一次迭代的结果。你可以使用聚合器来计算每次迭代的统计信息，并基于此类统计信息来终止迭代。
Flink提供了一个分布式缓存，类似于hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件，并把它放在taskmanager节点中，防止task重复拉取。此缓存的工作机制如下：程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统，例如hdfs或者s3)，通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。
当程序执行，Flink自动将文件或者目录复制到所有taskmanager节点的本地文件系统，仅会执行一次。用户可以通过这个指定的名称查找文件或者目录，然后从taskmanager节点的本地文件系统访问它。其实分布式缓存就相当于spark的广播,把一个变量广播到所有的executor上,也可以看做是Flink的广播流,只不过这里广播的是一个文件.
Flink中分布式缓存开发步骤大致如下：
- step 1 : 注册一个文件,可以使用hdfs上的文件 也可以是本地文件进行测试
- step 2 : 通过RichFunction函数使用文件
注意：
在用户函数中访问缓存文件或者目录。这个函数必须继承RichFunction,因为它需要使用RuntimeContext读取数据。
累加器和分布式缓存或者更多相关文章可参考笔者博客：http://www.lllpan.top/article/40
Flink提供了特殊的Kafka connector，用于从Kafka主题读写数据。 Flink Kafka Consumer与Flink的检查点(checkpoint)机制集成在一起，以提供有且仅有一次的语义。为此，Flink不仅仅依赖于Kafka的消费者群体偏移量跟踪，还内部跟踪和检查这些偏移量。
在真实的生产环境上，我们都需要保证系统的高可用。即需要保证系统的各个组件不能出现问题，或者提供一系列的容错机制。启用Flink的检查点后，Flink Kafka Consumer将在一个topic消费记录的时候，并以一致的方式定期记录Kafka偏移量和其它操作者的操作到检查点。万一作业失败，Flink将把流式程序恢复到最新检查点的状态，并从检查点中存储的偏移量开始重新使用Kafka的记录。
| Kafka版本 | 执行语义 |
|---|---|
| Kafka 0.8 | 在0.9之前Kafka没有提供任何机制去保证至少一次和仅仅一次的语义 |
| Kafka 0.9 and Kafka 0.10 | 0.9和0.10至少具有一次语义的保证，其中setLogFailureOnly设置为false，setFlushOnCheckpoint设置为true。 |
| Kafka 0.11 and newer | 启用Flink的检查点后，FlinkKafkaProducer011（适用于Kafka> = 1.0.0版本的FlinkKafkaProducer）可以提供有且仅有一次语义的保证。 |
可参考文章：https://blog.csdn.net/u013076044/article/details/102651473
Watermark是一种衡量Event Time进展的机制，它是数据本身的一个隐藏属性。通常watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合window来实现。
我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生（out-of-order或者说late element）。但是对于late element，我们又不能无限期的等下去，必须要有个机制来保证一个特定的时间后，必须触发window去进行计算了。这个特别的机制，就是watermark。
有关WaterMark详解请参考文章：一文读懂WaterMark机制
窗口函数（Window Function）作用于窗口分配器之后，指定要在每个窗口上执行的计算。一旦系统确定某个窗口已准备好进行处理，就可以使用该窗口函数来处理每个（按key分组）窗口的元素。
窗口函数可以是ReduceFunction，AggregateFunction，FoldFunction或ProcessWindowFunction之一。前两个可以更有效地执行，因为Flink可以在每个窗口到达时逐步地聚合它们。ProcessWindowFunction为窗口中包含的所有元素以及该元素所属的窗口的其他元信息获取Iterable。使用ProcessWindowFunction进行窗口转换不能像其他情况一样有效地执行，因为Flink必须在调用函数之前会在内部缓冲窗口的所有元素。可以通过将ProcessWindowFunction与ReduceFunction，AggregateFunction或FoldFunction组合使用来获得窗口元素的增量聚合以及ProcessWindowFunction接收的其他窗口元数据，从而缓解这种情况。
关于窗口函数更多可参考笔者博客：Flink中窗口函数: http://www.lllpan.top/article/43
触发器（Trigger）确定窗口何时准备好由窗口功能处理。每个WindowAssigner都带有一个默认触发器。如果默认触发器不适合您的需求，则可以使用trigger（...）指定自定义触发器。
trigger触发器接口有五个方法允许trigger对不同的事件做出反应：
- onElement()进入窗口的每个元素都会调用该方法。
- onEventTime()事件时间timer触发的时候被调用。
- onProcessingTime()处理时间timer触发的时候会被调用。
- onMerge()有状态的触发器相关，并在它们相应的窗口合并时合并两个触发器的状态，例如使用会话窗口。
- clear()该方法主要是执行窗口的删除操作。
在Flink处理数据流时，我们经常会遇到这样的情况：在处理一个数据源时，往往需要将该源中的不同类型的数据做分割处理，如果使用 filter算子对数据源进行筛选分割的话，势必会造成数据流的多次复制，造成不必要的性能浪费；flink中的侧输出就是将数据流进行分割，而不对流进行复制的一种分流机制。flink的侧输出的另一个作用就是对延时迟到的数据进行处理，这样就可以不必丢弃迟到的数据。
此外，侧输出（side output）能有效的解决算子spilt不能进行连续分流的问题。https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-11084
Flink的Async I/O API允许用户将异步请求客户端与数据流一起使用。API处理与数据流的集成，以及处理顺序，事件时间，容错等。正确的实现flink的异步IO功能，需要所连接的数据库支持异步客户端。幸运的是很多流行的数据库支持这样的客户端。
Flink中异步I/O的开发步骤大致如下：
- step 1 : 实现AsyncFunction，该函数实现了请求分发的功能。
- step 2 : Callback回调，该函数取回操作的结果，然后传递给ResultFuture。
- step 3 : 对DataStream使用异步IO操作。
异步I/O详细介绍或者更多相关文章可参考笔者博客：http://www.lllpan.top/article/45
window join将共享相同key并位于同一窗口中的两个流的元素联接在一起。可以使用窗口分配器定义这些窗口，并根据两个流中的元素对其进行评估。然后将双方的元素传递到用户定义的JoinFunction或FlatJoinFunction，在此用户可以发出满足联接条件的结果。
Interval Join使用公共key连接两个流（现在将它们分别称为A和B）的元素，并且流B的元素具有与流A的元素时间戳相对时间间隔的时间戳。
- Tumbling Window Join
- Sliding Window Join
- Session Window Join
- Interval Join
sink是将数据源最终写入文件或者数据库或者其他中间件当中。
writeAsText()：将元素以字符串形式逐行写入，这些字符串通过调用每个元素的toString()方法来获取。print() / printToErr()：打印每个元素的toString()方法的值到标准输出或者标准错误输出流中。
同时Flink DataStream也支持自定义输出addSink【kafka、redis、Mysql、Hbase等】外部数据源。
内置的Connectors可参考官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/connectors/
针对于Mysql、Hbase、Redis可参考代码案例：Java Scala
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通过Mock程序模拟产生用户日志数据实时推送到Kafka消息队列，使用Flink对原始日志数据进行清洗、加工、计算后分别统计：
- 最近一分钟每个域名产生的流量
- 一分钟内每个用户产生的流量（其中域名和用户有对应关系，数据存放于关系型数据库中）
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