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Flink架构、原理与部署测试
 
124 次浏览     评价:  
 2018-10-31  
 
编辑推荐:
本文来自于云栖社区,Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台.

Apache Flink能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。

现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐、高效处理。

Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的;批处理被作为一种特殊的流处理,只是它的输入数据流被定义为有界的。

Flink流处理特性:

支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理

支持带有事件时间的窗口(Window)操作

支持有状态计算的Exactly-once语义

支持高度灵活的窗口(Window)操作,支持基于time、count、session,以及data-driven的窗口操作

支持具有Backpressure功能的持续流模型

支持基于轻量级分布式快照(Snapshot)实现的容错

一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理

Flink在JVM内部实现了自己的内存管理

支持迭代计算

支持程序自动优化:避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作,中间结果有必要进行缓存

一、架构

Flink以层级式系统形式组件其软件栈,不同层的栈建立在其下层基础上,并且各层接受程序不同层的抽象形式。

1.运行时层以JobGraph形式接收程序。JobGraph即为一个一般化的并行数据流图(data flow),它拥有任意数量的Task来接收和产生data stream。

2.DataStream API和DataSet API都会使用单独编译的处理方式生成JobGraph。DataSet API使用optimizer来决定针对程序的优化方法,而DataStream API则使用stream builder来完成该任务。

3.在执行JobGraph时,Flink提供了多种候选部署方案(如local,remote,YARN等)。

4.Flink附随了一些产生DataSet或DataStream API程序的的类库和API:处理逻辑表查询的Table,机器学习的FlinkML,图像处理的Gelly,复杂事件处理的CEP。

二、原理

1. 流、转换、操作符

Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成,其中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。

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。

2. 并行数据流

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,每一个Operator Subtask是在不同的线程中独立执行的。一个Operator的并行度,等于Operator Subtask的个数,一个Stream的并行度总是等于生成它的Operator的并行度。

One-to-one模式

比如从Source[1]到map()[1],它保持了Source的分区特性(Partitioning)和分区内元素处理的有序性,也就是说map()[1]的Subtask看到数据流中记录的顺序,与Source[1]中看到的记录顺序是一致的。

Redistribution模式

这种模式改变了输入数据流的分区,比如从map()[1]、map()[2]到keyBy()/window()/apply()[1]、keyBy()/window()/apply()[2],上游的Subtask向下游的多个不同的Subtask发送数据,改变了数据流的分区,这与实际应用所选择的Operator有关系。

3. 任务、操作符链

Flink分布式执行环境中,会将多个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。

4. 时间

处理Stream中的记录时,记录中通常会包含各种典型的时间字段:

Event Time:表示事件创建时间

Ingestion Time:表示事件进入到Flink Dataflow的时间

Processing Time:表示某个Operator对事件进行处理的本地系统时间

Flink使用WaterMark衡量时间的时间,WaterMark携带时间戳t,并被插入到stream中。

1.WaterMark的含义是所有时间t'< t的事件都已经发生。

2.针对乱序的的流,WaterMark至关重要,这样可以允许一些事件到达延迟,而不至于过于影响window窗口的计算。

3.并行数据流中,当Operator有多个输入流时,Operator的event time以最小流event time为准。

5. 窗口

Flink支持基于时间窗口操作,也支持基于数据的窗口操作:

窗口分类:

按分割标准划分:timeWindow、countWindow

按窗口行为划分:Tumbling Window、Sliding Window、自定义窗口

Tumbling/Sliding Time Window

// Stream of (sensorId, carCnt)
val vehicleCnts: DataStream[(Int, Int)] = ...

val tumblingCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts
// key stream by sensorId
.keyBy(0)
// tumbling time window of 1 minute length
.timeWindow(Time.minutes(1))
// compute sum over carCnt
.sum(1)

val slidingCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts
.keyBy(0)
// sliding time window of 1 minute length and 30 secs trigger interval
.timeWindow(Time.minutes(1), Time.seconds(30))
.sum(1)

Tumbling/Sliding Count Window

// Stream of (sensorId, carCnt)
val vehicleCnts: DataStream[(Int, Int)] = ...

val tumblingCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts
// key stream by sensorId
.keyBy(0)
// tumbling count window of 100 elements size
.countWindow(100)
// compute the carCnt sum
.sum(1)

val slidingCnts: DataStream[(Int, Int)] = vehicleCnts
.keyBy(0)
// sliding count window of 100 elements size and 10 elements trigger interval
.countWindow(100, 10)
.sum(1)

 

自定义窗口

基本操作:

window:创建自定义窗口

trigger:自定义触发器

evictor:自定义evictor

apply:自定义window function

6. 容错

Barrier机制:

1.出现一个Barrier,在该Barrier之前出现的记录都属于该Barrier对应的Snapshot,在该Barrier之后出现的记录属于下一个Snapshot。

2.来自不同Snapshot多个Barrier可能同时出现在数据流中,也就是说同一个时刻可能并发生成多个Snapshot。

3.当一个中间(Intermediate)Operator接收到一个Barrier后,它会发送Barrier到属于该Barrier的Snapshot的数据流中,等到Sink Operator接收到该Barrier后会向Checkpoint Coordinator确认该Snapshot,直到所有的Sink Operator都确认了该Snapshot,才被认为完成了该Snapshot。

对齐:

当Operator接收到多个输入的数据流时,需要在Snapshot Barrier中对数据流进行排列对齐:

1.Operator从一个incoming Stream接收到Snapshot Barrier n,然后暂停处理,直到其它的incoming Stream的Barrier n(否则属于2个Snapshot的记录就混在一起了)到达该Operator

2.接收到Barrier n的Stream被临时搁置,来自这些Stream的记录不会被处理,而是被放在一个Buffer中。

3.一旦最后一个Stream接收到Barrier n,Operator会emit所有暂存在Buffer中的记录,然后向Checkpoint Coordinator发送Snapshot n。

4.继续处理来自多个Stream的记录

基于Stream Aligning操作能够实现Exactly Once语义,但是也会给流处理应用带来延迟,因为为了排列对齐Barrier,会暂时缓存一部分Stream的记录到Buffer中,尤其是在数据流并行度很高的场景下可能更加明显,通常以最迟对齐Barrier的一个Stream为处理Buffer中缓存记录的时刻点。在Flink中,提供了一个开关,选择是否使用Stream Aligning,如果关掉则Exactly Once会变成At least once。

CheckPoint:

Snapshot并不仅仅是对数据流做了一个状态的Checkpoint,它也包含了一个Operator内部所持有的状态,这样才能够在保证在流处理系统失败时能够正确地恢复数据流处理。状态包含两种:

1.系统状态:一个Operator进行计算处理的时候需要对数据进行缓冲,所以数据缓冲区的状态是与Operator相关联的。以窗口操作的缓冲区为例,Flink系统会收集或聚合记录数据并放到缓冲区中,直到该缓冲区中的数据被处理完成。

2.一种是用户自定义状态(状态可以通过转换函数进行创建和修改),它可以是函数中的Java对象这样的简单变量,也可以是与函数相关的Key/Value状态。

7. 调度

在JobManager端,会接收到Client提交的JobGraph形式的Flink Job,JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph,ExecutionGraph是JobGraph的并行表示,也就是实际JobManager调度一个Job在TaskManager上运行的逻辑视图。

物理上进行调度,基于资源的分配与使用的一个例子:

1.左上子图:有2个TaskManager,每个TaskManager有3个Task Slot

2.左下子图:一个Flink Job,逻辑上包含了1个data source、1个MapFunction、1个ReduceFunction,对应一个JobGraph

3.左下子图:用户提交的Flink Job对各个Operator进行的配置——data source的并行度设置为4,MapFunction的并行度也为4,ReduceFunction的并行度为3,在JobManager端对应于ExecutionGraph

4.右上子图:TaskManager 1上,有2个并行的ExecutionVertex组成的DAG图,它们各占用一个Task Slot

5.右下子图:TaskManager 2上,也有2个并行的ExecutionVertex组成的DAG图,它们也各占用一个Task Slot

6.在2个TaskManager上运行的4个Execution是并行执行的

8. 迭代

机器学习和图计算应用,都会使用到迭代计算,Flink通过在迭代Operator中定义Step函数来实现迭代算法,这种迭代算法包括Iterate和Delta Iterate两种类型。

Iterate

Iterate Operator是一种简单的迭代形式:每一轮迭代,Step函数的输入或者是输入的整个数据集,或者是上一轮迭代的结果,通过该轮迭代计算出下一轮计算所需要的输入(也称为Next Partial Solution),满足迭代的终止条件后,会输出最终迭代结果。

流程伪代码:


IterationState state = getInitialState();

while (!terminationCriterion()) {
state = step(state);
}

setFinalState(state)

Delta Iterate

Delta Iterate Operator实现了增量迭代。

最小值传播:

流程伪代码:

IterationState workset = getInitialState();
IterationState solution = getInitialSolution();

while (!terminationCriterion()) {
(delta, workset) = step(workset, solution);

solution.update(delta)
}

setFinalState(solution);

最小值传播:

9. Back Pressure监控

流处理系统中,当下游Operator处理速度跟不上的情况,如果下游Operator能够将自己处理状态传播给上游Operator,使得上游Operator处理速度慢下来就会缓解上述问题,比如通过告警的方式通知现有流处理系统存在的问题。

Flink Web界面上提供了对运行Job的Backpressure行为的监控,它通过使用Sampling线程对正在运行的Task进行堆栈跟踪采样来实现。

默认情况下,JobManager会每间隔50ms触发对一个Job的每个Task依次进行100次堆栈跟踪调用,过计算得到一个比值,例如,radio=0.01,表示100次中仅有1次方法调用阻塞。Flink目前定义了如下Backpressure状态:

OK: 0 <= Ratio <= 0.10

LOW: 0.10 < Ratio <= 0.5

HIGH: 0.5 < Ratio <= 1

三、库

1. Table

Flink的Table API实现了使用类SQL进行流和批处理。

详情参考

2. CEP

Flink的CEP(Complex Event Processing)支持在流中发现复杂的事件模式,快速筛选用户感兴趣的数据。

详情参考

3. Gelly

Gelly是Flink提供的图计算API,提供了简化开发和构建图计算分析应用的接口。

详情参考

4. FlinkML

FlinkML是Flink提供的机器学习库,提供了可扩展的机器学习算法、简洁的API和工具简化机器学习系统的开发。

详情参考

四、部署

当Flink系统启动时,首先启动JobManager和一至多个TaskManager。JobManager负责协调Flink系统,TaskManager则是执行并行程序的worker。当系统以本地形式启动时,一个JobManager和一个TaskManager会启动在同一个JVM中。

当一个程序被提交后,系统会创建一个Client来进行预处理,将程序转变成一个并行数据流的形式,交给JobManager和TaskManager执行。

1. 启动测试

编译flink,本地启动。

$ java -version
java version "1.8.0_111"
$ git clone https://github.com/apache/flink.git
$ git checkout release-1.1.4 -b release-1.1.4
$ cd flink
$ mvn clean package -DskipTests
$ cd flink-dist/target/flink-1.1.4-bin/flink-1.1.4
$ ./bin/start-local.sh

编写本地流处理demo。

SocketWindowWordCount.java

public class SocketWindowWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {

// the port to connect to
final int port;
try {
final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
port = params.getInt("port");
} catch (Exception e) {
System.err.println("No port specified. Please run 'SocketWindowWordCount --port <port>'");
return;
}

// get the execution environment
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// get input data by connecting to the socket
DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", port, "\n");

// parse the data, group it, window it, and aggregate the counts
DataStream<WordWithCount> windowCounts = text
.flatMap(new FlatMapFunction<String, WordWithCount>() {
public void flatMap(String value, Collector<WordWithCount> out) {
for (String word : value.split("\\s")) {
out.collect(new WordWithCount(word, 1L));
}
}
})
.keyBy("word")
.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))
.reduce(new ReduceFunction<WordWithCount>() {
public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) {
return new WordWithCount(a.word, a.count + b.count);
}
});

// print the results with a single thread, rather than in parallel
windowCounts.print().setParallelism(1);

env.execute("Socket Window WordCount");
}

// Data type for words with count
public static class WordWithCount {

public String word;
public long count;

public WordWithCount() {}

public WordWithCount(String word, long count) {
this.word = word;
this.count = count;
}

@Override
public String toString() {
return word + " : " + count;
}
}

pom.xml

<!-- Use this dependency if you are using the DataStream API -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.10</artifactId>
<version>1.1.4</version>
</dependency>
<!-- Use this dependency if you are using the DataSet API -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>1.1.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients_2.10</artifactId>
<version>1.1.4</version>
</dependency>

执行mvn构建。

$ mvn clean install
$ ls target/flink-demo-1.0-SNAPSHOT.jar

开启9000端口,用于输入数据:

$ nc -l 9000

提交flink任务:

$ ./bin/flink run -c com.demo.florian.WordCount $DEMO_DIR/target/flink-demo-1.0-SNAPSHOT.jar --port 9000

在nc里输入数据后,查看执行结果:

$ tail -f log/flink-*-jobmanager-*.out

查看flink web页面:localhost:8081

2. 代码结构

Flink系统核心可分为多个子项目。分割项目旨在减少开发Flink程序需要的依赖数量,并对测试和开发小组件提供便捷。

Flink当前还包括以下子项目:

Flink-dist:distribution项目。它定义了如何将编译后的代码、脚本和其他资源整合到最终可用的目录结构中。

Flink-quick-start:有关quickstart和教程的脚本、maven原型和示例程序

flink-contrib:一系列有用户开发的早起版本和有用的工具的项目。后期的代码主要由外部贡献者继续维护,被flink-contirb接受的代码的要求低于其他项目的要求。

3. Flink On YARN

Flink在YARN集群上运行时:Flink YARN Client负责与YARN RM通信协商资源请求,Flink JobManager和Flink TaskManager分别申请到Container去运行各自的进程。

YARN AM与Flink JobManager在同一个Container中,这样AM可以知道Flink JobManager的地址,从而AM可以申请Container去启动Flink TaskManager。待Flink成功运行在YARN集群上,Flink YARN Client就可以提交Flink Job到Flink JobManager,并进行后续的映射、调度和计算处理。

设置Hadoop环境变量

$ export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf

以集群模式提交任务,每次都会新建flink集群

$ ./bin/flink run -m yarn-cluster -c com.demo.florian.WordCount $DEMO_DIR/target/flink-demo-1.0-SNAPSHOT.jar

启动共享flink集群,提交任务

$ ./bin/yarn-session.sh -n 4 -jm 1024 -tm 4096 -d
$ ./bin/flink run -c?com.demo.florian.WordCount $DEMO_DIR/target/flink-demo-1.0.SNAPSHOT.jar
   
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