Apache Flink是一个在无界和有界数据流上进行有状态计算的框架。Flink提供了不同抽象级别的多个API，并为常见用例提供了专用库。

在这里，我们介绍Flink易于使用且富有表现力的API和库。

流媒体应用的构建块

流处理框架可以构建和执行的应用程序类型取决于该框架对流、状态和时间的控制程度。在下面，我们将描述流处理应用程序的这些构建块，并解释Flink处理它们的方法。

Streams

显然，流是流处理的一个基本方面。然而，流可以具有不同的特性，这些特性会影响流的处理方式。Flink是一个通用的处理框架，可以处理任何类型的流。

• 有界和无界流：流可以是无界或有界的，即固定大小的数据集。Flink具有处理无限流的复杂功能，但也有专门的操作员来高效处理有界流。
• 实时和记录流：所有数据都以流的形式生成。有两种方法来处理数据。在生成流时实时处理它，或将流持久化到存储系统（例如，文件系统或对象存储），然后进行处理。Flink应用程序可以处理记录或实时流。

state

每个非平凡的流应用程序都是有状态的，也就是说，只有对单个事件应用转换的应用程序不需要状态。任何运行基本业务逻辑的应用程序都需要记住事件或中间结果，以便在稍后的时间点访问它们，例如，当接收到下一个事件时或在特定的持续时间之后。

应用状态是Flink中最重要的一个特征。通过查看Flink在状态处理上下文中提供的所有特性，可以看出这一点。

• Flink为不同的数据结构（如原子值、列表或映射）提供状态原语。开发人员可以根据函数的访问模式选择最有效的状态原语。
• 可插拔状态后端：应用程序状态由可插拔状态后端管理和检查。Flink具有不同的状态后端，将状态存储在内存或RocksDB中，RocksDB是一种高效的嵌入式磁盘数据存储。自定义状态后端也可以插入。
• 精确一次状态一致性：Flink的检查点和恢复算法保证了在出现故障时应用程序状态的一致性。因此，故障的处理是透明的，不会影响应用程序的正确性。
• 超大状态：由于其异步和增量检查点算法，Flink能够保持数TB大小的应用程序状态。
• 可扩展应用程序：Flink通过将状态重新分配给更多或更少的工作人员，支持有状态应用程序的扩展。

时间

时间是流媒体应用程序的另一个重要组成部分。大多数事件流都有内在的时间语义，因为每个事件都是在特定的时间点生成的。此外，许多常见的流计算都是基于时间的，例如windows聚合、会话、模式检测和基于时间的连接。流处理的一个重要方面是应用程序如何测量时间，即事件时间和处理时间的差异。

Flink提供了一系列丰富的与时间相关的功能。

事件时间模式：使用事件时间语义处理流的应用程序根据事件的时间戳计算结果。因此，无论是处理记录的还是实时的事件，事件时间处理都允许获得准确且一致的结果。

水印支持：Flink在事件时间应用程序中使用水印来推理时间。水印也是一种灵活的机制，可以权衡结果的延迟和完整性。

延迟数据处理：在使用水印以事件时间模式处理流时，可能会发生在所有相关事件到达之前计算已经完成的情况。这种事件称为迟发事件。Flink提供了多个选项来处理延迟事件，例如通过侧输出重新路由事件，以及更新之前完成的结果。

处理时间模式：除了事件时间模式外，Flink还支持处理时间语义，该语义执行由处理器的挂钟时间触发的计算。处理时间模式可以适用于某些具有严格低延迟要求的应用程序，这些应用程序可以容忍近似的结果。

分层 API

Flink 根据抽象程度分层，提供了三种不同的 API。每一种 API 在简洁性和表达力上有着不同的侧重，并且针对不同的应用场景。

下文中，我们将简要描述每一种 API 及其应用，并提供相关的代码示例。

/**


* 将相邻的 keyed START 和 END 事件相匹配并计算两者的时间间隔 * 输入数据为 Tuple2<String, String> 类型，第一个字段为 key 值，  * 第二个字段标记 START 和 END 事件。    */public static class StartEndDuration
    extends KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, String>, Tuple2<String, Long>> {


  private ValueState<Long> startTime;


  @Override
  public void open(Configuration conf) {
    // obtain state handle
    startTime = getRuntimeContext()
      .getState(new ValueStateDescriptor<Long>("startTime", Long.class));
  }


  /** Called for each processed event. */
  @Override
  public void processElement(
      Tuple2<String, String> in,
      Context ctx,
      Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {


    switch (in.f1) {
      case "START":
        // set the start time if we receive a start event.
        startTime.update(ctx.timestamp());
        // register a timer in four hours from the start event.
        ctx.timerService()
          .registerEventTimeTimer(ctx.timestamp() + 4 * 60 * 60 * 1000);
        break;
      case "END":
        // emit the duration between start and end event
        Long sTime = startTime.value();
        if (sTime != null) {
          out.collect(Tuple2.of(in.f0, ctx.timestamp() - sTime));
          // clear the state
          startTime.clear();
        }
      default:
        // do nothing
    }
  }


  /** Called when a timer fires. */
  @Override
  public void onTimer(
      long timestamp,
      OnTimerContext ctx,
      Collector<Tuple2<String, Long>> out) {


    // Timeout interval exceeded. Cleaning up the state.
    startTime.clear();
  }}

这个例子充分展现了 KeyedProcessFunction 强大的表达力，也因此是一个实现相当复杂的接口。

DataStream API

DataStream API 为许多通用的流处理操作提供了处理原语。这些操作包括窗口、逐条记录的转换操作，在处理事件时进行外部数据库查询等。DataStream API 支持 Java 和 Scala 语言，预先定义了例如map()、reduce()、aggregate() 等函数。你可以通过扩展实现预定义接口或使用 Java、Scala 的 lambda 表达式实现自定义的函数。

下面的代码示例展示了如何捕获会话时间范围内所有的点击流事件，并对每一次会话的点击量进行计数。

// 网站点击 Click 的数据流DataStream<Click> clicks = 


DataStream<Tuple2<String, Long>> result = clicks
  // 将网站点击映射为 (userId, 1) 以便计数
  .map(
    // 实现 MapFunction 接口定义函数
    new MapFunction<Click, Tuple2<String, Long>>() {
      @Override
      public Tuple2<String, Long> map(Click click) {
        return Tuple2.of(click.userId, 1L);
      }
    })
  // 以 userId (field 0) 作为 key
  .keyBy(0)
  // 定义 30 分钟超时的会话窗口
  .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(30L)))
  // 对每个会话窗口的点击进行计数，使用 lambda 表达式定义 reduce 函数
  .reduce((a, b) -> Tuple2.of(a.f0, a.f1 + b.f1));

SQL & Table API

Flink 支持两种关系型的 API，Table API 和 SQL。这两个 API 都是批处理和流处理统一的 API，这意味着在无边界的实时数据流和有边界的历史记录数据流上，关系型 API 会以相同的语义执行查询，并产生相同的结果。Table API 和 SQL 借助了 Apache Calcite 来进行查询的解析，校验以及优化。它们可以与 DataStream 和 DataSet API 无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。

Flink 的关系型 API 旨在简化数据分析、数据流水线和 ETL 应用的定义。

下面的代码示例展示了如何使用 SQL 语句查询捕获会话时间范围内所有的点击流事件，并对每一次会话的点击量进行计数。此示例与上述 DataStream API 中的示例有着相同的逻辑。

SELECT userId, COUNT(*)FROM clicksGROUP BY SESSION(clicktime, INTERVAL '30' MINUTE), userId

库

Flink 具有数个适用于常见数据处理应用场景的扩展库。这些库通常嵌入在 API 中，且并不完全独立于其它 API。它们也因此可以受益于 API 的所有特性，并与其他库集成。

• 复杂事件处理(CEP)：模式检测是事件流处理中的一个非常常见的用例。Flink 的 CEP 库提供了 API，使用户能够以例如正则表达式或状态机的方式指定事件模式。CEP 库与 Flink 的 DataStream API 集成，以便在 DataStream 上评估模式。CEP 库的应用包括网络入侵检测，业务流程监控和欺诈检测。
• DataSet API：DataSet API 是 Flink 用于批处理应用程序的核心 API。DataSet API 所提供的基础算子包括map、reduce、(outer) join、co-group、iterate等。所有算子都有相应的算法和数据结构支持，对内存中的序列化数据进行操作。如果数据大小超过预留内存，则过量数据将存储到磁盘。Flink 的 DataSet API 的数据处理算法借鉴了传统数据库算法的实现，例如混合散列连接（hybrid hash-join）和外部归并排序（external merge-sort）。
• Gelly: Gelly 是一个可扩展的图形处理和分析库。Gelly 是在 DataSet API 之上实现的，并与 DataSet API 集成。因此，它能够受益于其可扩展且健壮的操作符。Gelly 提供了内置算法，如 label propagation、triangle enumeration 和 page rank 算法，也提供了一个简化自定义图算法实现的 Graph API。