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Flink是如何支持批流一体的

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【Flink是如何支持批流一体的】实现批处理的技术许许多多，从各种关系型数据库的sql处理，到大数据领域的MapReduce，Hive，Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。而Flink专注的是无限流处理，那么他是怎么做到批处理的呢？
Flink是如何支持批流一体的
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无限流处理：输入数据没有尽头；数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停地进行
另一种处理形式叫作有限流处理，即从某一个时间点开始处理数据，然后在另一个时间点结束。输入数据可能本身是有限的（即输入数据集并不会随着时间增长），也可能出于分析的目的被人为地设定为有限集（即只分析某一个时间段内的事件）。
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显然，有限流处理是无限流处理的一种特殊情况，它只不过在某个时间点停止而已。此外，如果计算结果不在执行过程中连续生成，而仅在末尾处生成一次，那就是批处理（分批处理数据）。
批处理是流处理的一种非常特殊的情况。在流处理中，我们为数据定义滑 动窗口或滚动窗口，并且在每次窗口滑动或滚动时生成结果。批处理则不同，我们定义一个全局窗口，所有的记录都属于同一个窗口。举例来说， 以下代码表示一个简单的Flink 程序，它负责每小时对某网站的访问者计数，并按照地区分组。
val counts = visits
.keyBy(“region”)
.timeWindow(Time.hours(1))
.sum(“visits”)
如果知道输入数据是有限的，则可以通过以下代码实现批处理。
val counts = visits
.keyBy(“region”)
.window(GlobalWindows.create)
.trigger(EndOfTimeTrigger.create)
.sum(“visits”)
Flink 的不寻常之处在于，它既可以将数据当作无限流来处理，也可以将它当作有限流来处理。Flink 的 DataSet API 就是专为批处理而生的，如下所示。
val counts = visits
.groupBy(“region”)
.sum(“visits”)
如果输入数据是有限的，那么以上代码的运行结果将与前一段代码的相同， 但是它对于习惯使用批处理器的程序员来说更友好。
Fink批处理模型
Flink 通过一个底层引擎同时支持流处理和批处理
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在流处理引擎之上，Flink 有以下机制：
检查点机制和状态机制：用于实现容错、有状态的处理；
水印机制：用于实现事件时钟；
窗口和触发器：用于限制计算范围，并定义呈现结果的时间。
在同一个流处理引擎之上，Flink 还存在另一套机制，用于实现高效的批处理。
用于调度和恢复的回溯法：由 Microsoft Dryad 引入，现在几乎用于所有批处理器；
用于散列和排序的特殊内存数据结构：可以在需要时，将一部分数据从内存溢出到硬盘上；
优化器：尽可能地缩短生成结果的时间。
两套机制分别对应各自的API（DataStream API 和 DataSet API）；在创建 Flink 作业时，并不能通过将两者混合在一起来同时 利用 Flink 的所有功能。
在最新的版本中，大数据培训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。
Table API / SQL 正在以流批统一的方式成为分析型用例的主要 API。
DataStream API 是数据驱动应用程序和数据管道的主要API。
从长远来看，DataStream API应该通过有界数据流完全包含DataSet API。
Flink批处理性能
MapReduce、Tez、Spark 和 Flink 在执行纯批处理任务时的性能比较。测试的批处理任务是 TeraSort 和分布式散列连接。
第一个任务是 TeraSort，即测量为 1TB 数据排序所用的时间。
TeraSort 本质上是分布式排序问题，它由以下几个阶 段组成：
(1) 读取阶段：从 HDFS 文件中读取数据分区；
(2) 本地排序阶段：对上述分区进行部分排序；
(3) 混洗阶段：将数据按照 key 重新分布到处理节点上；
(4) 终排序阶段：生成排序输出；
(5) 写入阶段：将排序后的分区写入 HDFS 文件。
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Hadoop 发行版包含对 TeraSort 的实现，同样的实现也可以用于 Tez，因为 Tez 可以执行通过MapReduce API 编写的程序。Spark 和 Flink 的 TeraSort 实现由 Dongwon Kim 提供.用来测量的集群由 42 台机器组成，每台机器 包含 12 个 CPU 内核、24GB 内存，以及 6 块硬盘。
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结果显示，Flink 的排序时间比其他所有系统都少。MapReduce 用了2157 秒，Tez 用了1887 秒，Spark 用了2171 秒，Flink 则 只用了 1480 秒。
第二个任务是一个大数据集（240GB）和一个小数据集（256MB）之间的分布式散列连接。结果显示，Flink 仍然是速度最快的系统，它所用的时间分别是 Tez 和 Spark 的 1/2 和 1/4.
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产生以上结果的总体原因是，Flink 的执行过程是基于流的，这意味着各个处理阶段有更多的重叠，并且混洗操作是流水线式的，因此磁盘访问操作更少。相反，MapReduce、Tez 和 Spark 是基于批的，这意味着数据在通过网络传输之前必须先被写入磁盘。该测试说明，在使用Flink 时，系统空闲时间和磁盘访问操作更少。
值得一提的是，性能测试结果中的原始数值可能会因集群设置、配置和软件版本而异。
因此，Flink 可以用同一个数据处理框架来处理无限数据流和有限数据流，并且不会牺牲性能。

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