1、Flink简介
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。
Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
2、Flink架构
Flink整个系统包含三个部分：
Client
Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。
TaskManager
Flink系统的业务执行节点，执行具体的用户任务。TaskManager可以有多个，各个TaskManager都平等。
JobManager
Flink系统的管理节点，管理所有的TaskManager，并决策用户任务在哪些TaskManager执行。JobManager在HA模式下可以有多个，但只有一个主JobManager。
3、Flink原理
Stream & Transformation & Operator
用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成。
Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。
当一个Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。一个Streaming Dataflow是由一组Stream和Transformation Operator组成，它类似于一个DAG图，在启动的时候从一个或多个Source Operator开始，结束于一个或多个Sink Operator。
下图为一个由Flink程序映射为Streaming Dataflow的示意图。
“FlinkKafkaConsumer”是一个Source Operator，Map、KeyBy、TimeWindow、Apply是Transformation Operator，RollingSink是一个Sink Operator。
Pipeline Dataflow
在Flink中，程序是并行和分布式的方式运行。一个Stream可以被分成多个Stream分区（Stream Partitions），一个Operator可以被分成多个Operator Subtask。
Flink内部有一个优化的功能，根据上下游算子的紧密程度来进行优化。
紧密度低的算子则不能进行优化，而是将每一个Operator Subtask放在不同的线程中独立执行。一个Operator的并行度，等于Operator Subtask的个数，一个Stream的并行度（分区总数）等于生成它的Operator的并行度。
紧密度高的算子可以进行优化，优化后可以将多个Operator Subtask串起来组成一个Operator Chain，实际上就是一个执行链，每个执行链会在TaskManager上一个独立的线程中执行。
上半部分表示的是将Source和Map两个紧密度高的算子优化后串成一个Operator Chain，实际上一个Operator Chain就是一个大的Operator的概念。图中的Operator Chain表示一个Operator，KeyBy表示一个Operator，Sink表示一个Operator，它们通过Stream连接，而每个Operator在运行时对应一个Task，也就是说图中的上半部分有3个Operator对应的是3个Task。
中下半部分是上半部分的一个并行版本，对每一个Task都并行化为多个Subtask，这里只是演示了2个并行度，Sink算子是1个并行度。
4、Flink关键特性
流式处理
高吞吐、高性能、低时延的实时流处理引擎，能够提供毫秒级时延处理能力。
丰富的状态管理
流处理应用需要在一定时间内存储所接收到的事件或中间结果，以供后续某个时间点访问并进行后续处理。Flink提供了丰富的状态管理相关的特性，包括：
多种基础状态类型
Flink提供了多种不同数据结构的状态支持，如ValueState、ListState、MapState等。用户可以基于业务模型选择最高效、合适状态类型。
丰富的State Backend
State Backend负责管理应用程序的状态，并根据需要进行Checkpoint。Flink提供了不同State Backend，State可以存储在内存上或RocksDB等上，并支持异步以及增量的Checkpoint机制。
精确一次语义：Flink的Checkpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后的应用状态一致性，为某些特定的存储支持了事务型输出的功能，即使在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。
丰富的时间语义
时间是流处理应用的重要组成部分，对于实时流处理应用来说，基于时间语义的窗口聚合、检测、匹配等运算是很常见的。Flink提供了丰富的时间语义。
Event-time
使用事件本身自带的时间戳进行计算，使乱序到达或延迟到达的事件处理变得更加简单。
Watermark
Flink引入Watermark概念，用以衡量事件时间的发展。Watermark也为平衡处理时延和数据完整性提供了灵活的保障。当处理带有Watermark的事件流时，在计算完成之后仍然有相关数据到达时，Flink提供了多种处理选项，如将数据重定向（side output）或更新之前完成的计算结果。
Processing-time和Ingestion-time
高度灵活的流式窗口：Flink能够支持时间窗口、计数窗口、会话窗口，以及数据驱动的自定义窗口，可以通过灵活的触发条件定制，实现复杂的流式计算模式。
容错机制
分布式系统，单个Task或节点的崩溃或故障，往往会导致整个任务的失败。Flink提供了任务级别的容错机制，保证任务在异常发生时不会丢失用户数据，并且能够自动恢复。
Checkpoint
Flink基于Checkpoint实现容错，用户可以自定义对整个任务的Checkpoint策略，当任务出现失败时，可以将任务恢复到最近一次Checkpoint的状态，从数据源重发快照之后的数据。
Savepoint
一个Savepoint就是应用状态的一致性快照，Savepoint与Checkpoint机制相似，但Savepoint需要手动触发，Savepoint保证了任务在升级或迁移时，不丢失当前流应用的状态信息，便于任何时间点的任务暂停和恢复。
Flink SQL
Table API和SQL借助了Apache Calcite来进行查询的解析，校验以及优化，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。简化数据分析、ETL等应用的定义。下面代码实例展示了如何使用Flink SQL语句定义一个会话点击量的计数应用。
SELECT userId, COUNT(*)
FROM clicks
GROUP BY SESSION(clicktime, INTERVAL '30' MINUTE), userId
CEP in SQL
Flink允许用户在SQL中表示CEP（Complex Event Processing）查询结果以用于模式匹配，并在Flink上对事件流进行评估。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-846158.html
CEP SQL通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle Database 12c起由Oracle SQL支持，用于在SQL中表示事件模式匹配。CEP SQL使用举例如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-846158.html
SELECT T.aid, T.bid, T.cid
FROM MyTable
MATCH_RECOGNIZE (
PARTITION BY userid
ORDER BY proctime
MEASURES
A.id AS aid,
B.id AS bid,
C.id AS cid
PATTERN (A B C)
DEFINE
A AS name = 'a',
B AS name = 'b',
C AS name = 'c'
) AS T
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