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样例工程介绍 MRS 样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example,切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下Flink相关样例工程,安全模式路径为“flink-examples/flink-examples-security”,普通模式路径为“flink-examples/flink-examples-normal”: 表2 Flink相关样例工程 样例工程 描述 FlinkCheckpointJavaExample 异步Checkpoint机制程序的应用开发示例。 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性,即:当应用出现异常并恢复后,各个算子的状态能够处于统一的状态,相关业务场景介绍请参见Flink开启Checkpoint样例程序。 FlinkCheckpointScalaExample FlinkKafkaJavaExample 向Kafka生产并消费数据程序的应用开发示例。 通过调用flink-connector-kafka模块的接口,生产并消费数据,相关业务场景介绍请参见Flink Kafka样例程序。 FlinkKafkaScalaExample FlinkPipelineJavaExample Job Pipeline程序的应用开发示例。 相关业务场景介绍请参见Flink Job Pipeline样例程序。 发布者Job自己每秒钟产生10000条数据,然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者,分别订阅一份数据并打印输出。 FlinkPipelineScalaExample FlinkSqlJavaExample 使用客户端通过jar作业提交SQL作业的应用开发示例。 FlinkStreamJavaExample DataStream程序的应用开发示例。 相关业务场景介绍请参见Flink DataStream样例程序。 假定用户有某个网站周末网民网购停留时间的日志文本,另有一张网民个人信息的csv格式表,可通过Flink应用程序实现例如实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息,包含对应的个人详细信息的功能。 FlinkStreamScalaExample FlinkStreamSqlJoinExample Stream SQL Join程序的应用开发示例。 相关业务场景介绍请参见Flink Join样例程序。 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录,消息记录某个用户的基本信息,包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录,消息记录该用户的名字、职业信息。实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字,对两个业务数据进行联合查询的功能。
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架构 Flink架构如图2所示。 图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。 Flink系统提供的关键能力: 低时延 提供ms级时延的处理能力。 Exactly Once 提供异步快照机制,保证所有数据真正只处理一次。 HA JobManager支持主备模式,保证无单点故障。 水平扩展能力 TaskManager支持手动水平扩展。
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基本概念 DataStream 数据流,是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入,可以通过socket、Kafka和文件等形式导入,在Flink系统处理后,在通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统,这是Flink的核心概念。 Data Transformation 数据处理单元,会将一或多个DataStream转换成一个新的DataStream。 具体可以细分如下几类: 一对一的转换:如Map。 一对0、1或多个的转换:如FlatMap。 一对0或1的转换,如Filter。 多对1转换,如Union。 多个聚合的转换,如window、keyby。 CheckPoint CheckPoint是Flink数据处理高可靠、最重要的机制。该机制可以保证应用在运行过程中出现失败时,应用的所有状态能够从某一个检查点恢复,保证数据仅被处理一次(Exactly Once)。 SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint,以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行,保证数据处理的延续性。
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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。 Flink技术栈如图1所示。 图1 Flink技术栈 Flink在当前版本中重点构建如下特性,其他特性继承开源社区,不做增强。 DataStream Checkpoint 窗口 Job Pipeline 配置表
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Flink开发接口简介 Flink DataStream API提供Scala和Java两种语言的开发方式,如表1所示。 表1 Flink DataStream API接口 功能 说明 Scala API 提供Scala语言的API,提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。由于Scala语言的简洁易懂,推荐用户使用Scala接口进行程序开发。 Java API 提供Java语言的API,提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。
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Flink应用程序开发流程 Flink开发流程参考如下步骤: 图1 Flink应用程序开发流程 表1 Flink应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Flink的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 Flink的应用程序支持使用Scala、Java两种语言进行开发。推荐使用IDEA工具,请根据指导完成不同语言的开发环境配置。Flink的运行环境即Flink客户端,请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境 准备工程 Flink提供了样例程序,您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导,新建一个Flink工程。 导入并配置Flink样例工程 根据场景开发工程 提供了Scala、Java两种不同语言的样例工程,帮助用户快速了解Flink各部件的编程接口。 开发Flink应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 编译并调测Flink应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下,用户还可以通过UI查看应用运行情况。 查看Flink应用调测结果 调优程序 您可以根据程序运行情况,对程序进行调优,使其性能满足业务场景需求。 调优完成后,请重新进行编译和运行。 组件操作指南中的“Flink性能调优”
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Flink应用程序开发流程 Flink开发流程参考如下步骤: 图1 Flink应用程序开发流程 表1 Flink应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Flink的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 Flink的应用程序支持使用Scala、Java两种语言进行开发。推荐使用IDEA工具,请根据指导完成不同语言的开发环境配置。Flink的运行环境即Flink客户端,请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境 准备工程 Flink提供了样例程序,您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导,新建一个Flink工程。 导入并配置Flink样例工程 根据场景开发工程 提供了Scala、Java两种不同语言的样例工程,帮助用户快速了解Flink各部件的编程接口。 开发Flink应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 编译并调测Flink应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下,用户还可以通过UI查看应用运行情况。 查看Flink应用调测结果 调优程序 您可以根据程序运行情况,对程序进行调优,使其性能满足业务场景需求。 调优完成后,请重新进行编译和运行。 组件操作指南中的“Flink性能调优”
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