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这篇文章主要讲解了“Flink编程模型是怎样的”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Flink编程模型是怎样的”吧！
Flink 提供几种不同层次的抽象来开发 流/批（streaming/batch）进程
最低级的抽象仅提供状态流（stateful streaming），它通过 Process Function （处理函数）内嵌在 DataStream API 中。它容许用户自由地处理来自一个或多个流的事件，并且使用一致的容错状态。此外，用户也可以给事件时间和处理时间注册回调，使得进程可以实现复杂的计算。
实践中，多数的应用进程不需要使用上述的低级的抽象，仅需要使用核心接口（Core API）来编码，比如 DataStream API (数据流接口，有界/无界流) 和 DataSet API （数据集接口，有界数据集）。这些流畅的接口为数据处理提供了通用构建流程，诸如用户指定的转换（transformation）、连接（join）、聚合（aggregation）、窗口（window）、状态（state）等不同形式。这些接口处理的数据类型在不同的编程语言中以类（class）的形式呈现。
低层次的处理函数（Process Function）与数据流接口（DataStream API）的交互，使得某些特定的操作可以抽象为更低的层次成为可能。数据集接口（DataSet API）在有界的数据集上提供额外的原始操作，例如循环和迭代（loops/iterations）。
表接口（Table API）使以表为中心的声明性 DSL，可以动态地改变表（当展示流的时候）。Table API遵循（扩展）关系型模型：表附加了一个模式(schema)（类似于关系型数据库中的表），此API提供了可比较的操作，例如select，project，join，group-by，aggregate等。Table API进程以声明方式定义应该执行的逻辑操作，而不是准确地指定操作代码。 尽管Table API可以通过各种类型的用户定义函数进行扩展，但它的表现力不如Core API，但使用起来更简洁（编写的代码更少）。 此外，Table API进程还会通过优化进程，在执行之前应用优化规则。
可以在表和DataStream/ DataSet之间无缝转换，允许在进程中混合Table API以及DataStream和DataSet API。
Flink提供的最高级抽象是SQL。 这种抽象在语义和表达方面类似于Table API，但是将进程表示为SQL查询表达式。 SQL抽象与Table API紧密交互，SQL查询可以在Table API中定义的表上执行。
Flink进程的基本构建块是流（streams）和转换（transformations）。 （请注意，Flink的DataSet API中使用的DataSet也是内部流，稍后会详细介绍。）从概念上讲，流是（可能永无止境的）数据记录流，而转换是将一个或多个流作为输入，并产生一个或多个输出流的操作。
执行时，Flink进程映射到流数据流（streaming dataflows），由流(streams)和转换运算符(operators)组成。 每个数据流都以一个或多个源(sources)开头，并以一个或多个接收器(sinks)结束。 数据流类似于任意有向无环图（DAGs, Directed acyclic graphs）。 尽管通过迭代结构允许特殊形式的循环，但为了简单起见，我们将在大多数情况下对其进行掩饰简化。
通常，进程中的转换与数据流中的运算符之间存在一对一的对应关系。 但是，有时一个转换可能包含多个转换运算符。
源（soruces）和接收器（sinks）被记录在 流连接器和 批处理连接器文档中。 转换（transformation）被记录在 DataStream运算符和 DataSet转换中。
Flink中的进程本质上是并行（parallel）和分布式的（distributed）。 在执行期间，流具有一个或多个流分区（stream partitions），并且每个运算符具有一个或多个运算子任务(operator subtasks)。 运算子任务彼此独立，并且可以在不同的线程中执行，也可能是在不同的机器或容器上执行。
运算子任务的数量就是某个特定运算符的并行度（parallelism）。 流的并行度始终是其生成的运算符的并行度。 同一进程的不同运算符可能具有不同的并行级别。
流可以以一对一（或转发）的模式或以重新分发的模式在两个运算符之间传输数据：
一对一（One-to-one）流（例如，在上图中的Source和map()运算符之间）保留元素的分区和排序。这意味着map()运算符的subtask[1]看到的元素与Source运算符的subtask[1]生成的元素顺序相同。
重新分发（Redistributing）流（在上面的map()和keyBy/window之间，以及keyBy/window和Sink之间）重新分配流的分区。每个运算子任务将数据发送到不同的目标子任务，具体取决于所选的转换。示例是keyBy()（通过散列键重新分区），broadcast()或rebalance()（随机重新分区）。在重新分发的交换中，元素之间的排序仅保留在每对发送和接收子任务中（例如，map()的subtask[1]和keyBy/window的subtask[2]）。因此，在此示例中，保留了每个键的排序，但并行度确实带来了不同键的聚合结果到达sink的顺序的不确定性。
有关配置和控制并行性的详细信息，请参阅 并行执行的文档。
聚合事件（如，counts，sums）在流上的工作方式与批处理方式不同。 例如，不可能计算流中的所有元素，因为流通常是无限的（无界）。 相反，流上的聚合（counts，sums等）由窗口(windows)限定，例如“在最后5分钟内计数”或“最后100个元素的总和”。
Windows可以是时间驱动的（例如：每30秒）或数据驱动（例如：每100个元素）。 人们通常区分不同类型的窗口，例如翻滚窗口(tumbling windows)（没有重叠），滑动窗口(sliding windows)（具有重叠）和会话窗口(session windows)（由不活动间隙打断）。
当在流进程中引用时间（例如定义窗口）时，可以参考不同的时间概念：
事件时间（Event Time）是创建事件的时间。 它通常由事件中的时间戳描述，例如由生产传感器或生产服务生成。 Flink通过 时间戳分配器（timestamp assigners）访问事件时间戳。
接收时间(Ingestion Time)是事件在源操作符处进入Flink数据流的时间。
处理时间（Processing Time）是每个操作符执行基于时间的操作时的本地时间。
事件时间，接收时间和处理时间
虽然数据流中的许多运算只是一次查看一个单独的事件（例如事件解析器），但某些运算会记住多个事件（例如窗口运算符）的信息。这些操作称为stateful。
状态运算的状态可以被认为是由内嵌的键/值存储来维护。状态和状态运算符读取的流被严格地分区和分发。因此，只有在keyBy()函数之后才能在keyed stream上访问键/值状态，并且限制为与当前事件的键相关联的值。对齐流和状态的键可确保所有状态更新都是本地操作，从而保证一致性而无需事务开销。对齐操作还允许Flink重新分配状态并透明地调整流分区。
状态和分区
Flink使用stream replay和检查点(checkpointng)的组合来实现容错。检查点与每个输入流中的特定点以及每个运算符的对应状态相关。通过恢复运算符的状态并从检查点重新执行（replay）事件，可以从检查点恢复流数据流并保持一致性（exactly-once processing semantics）。
检查点间隔是执行期间的容错和恢复时间（需要重放的事件的数量）之间的折衷方法。
容错的内部机制中的描述提供了有关Flink如何管理检查点和相关主题的更多信息。有关启用和配置检查点的详细信息，请参阅 检查点API文档。
Flink执行 批处理进程作为流进程的一种特殊情况，即流是有界的（有限数量的元素）。 DataSet在内部被视为数据流。因此，上述概念以相同的方式应用于批处理进程，并且它们适用于流进程，除了少数例外：
批处理进程的容错不使用检查点。通过完全重新执行流来进行恢复，因为输入是有限的。这会使资源更多地用于恢复，且使得常规处理资源消耗更少，因为它避免了检查点。
DataSet API中的有状态操作（stateful operations）使用简化的内存/核外(in-memory/out-of-core)数据结构，而不是键/值索引。
DataSet API引入了特殊的同步（ superstep-based）迭代，这些迭代只能在有界流上进行。
感谢各位的阅读，以上就是“Flink编程模型是怎样的”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Flink编程模型是怎样的这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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