由于项目需要，我在工作中面试过很多 Flink 开发工程师，并且发现了一些普遍性问题，比如：· 对常用的 Flink
核心概念和原理掌握不牢，一旦参与到实战业务中必将寸步难行，一面直接被刷掉；
· 能够通过简历筛选的人基本都有实时流计算开发的经验，可以从容应对典型场景下的问题，但对于非典型但常见的业务场景问题就会支支吾吾，无从应答；
· 有些面试者自称参与过实时计算平台的架构设计、开发、发布和运维等全流程的工作，但稍微追问就会发现他在项目中的参与度其实很低，暴露出在上一家公司只是开发团队的一个“小透明”；
· 我们现在招聘其实是偏向招有相关经验并熟悉底层原理的人，曾经有面试者能熟练回答在项目中是如何应用 Flink 的，但是不知道底层源码级别的实现。
上面列举的这四个问题看似不同，但本质上都是在全方位考察你对技术原理的理解深度，以及在实际工作中解决问题的能力。当然还有一类人，他们具备深厚的理论基础和丰富的实战经验，却往往因为缺乏面试经验，依然屡屡与大厂擦肩而过。很多开发者在学习完一个框架后，可以熟练地开发和排查问题，但是在面试的过程中却无法逻辑清晰地表述自己的观点。想象一下，当你在面试中被问到以下三个问题：· Flink 如何实现 Exactly-once 语义？
· Flink 如何处理数据乱序和延迟？
如果你这个时候，还不确定自己的答案是否正确。今天你需要跟我来真真切切的学习一下：Flink 的应用场景和架构模型。在过去的十年里，面向数据时代的实时计算技术接踵而至。从我们最初认识的 Storm，再到 Spark 的异军突起，迅速占领了整个实时计算领域。直到 2019 年 1 月底，阿里巴巴内部版本 Flink 正式开源！一石激起千层浪，Flink 开源的消息立刻刷爆朋友圈，整个大数据计算领域一直以来由 Spark 独领风骚，瞬间成为两强争霸的时代。Apache Flink（以下简称 Flink）以其先进的设计理念、强大的计算能力备受关注，如何将 Flink 快速应用在生产环境中，更好的与现有的大数据生态技术完美结合，充分挖掘数据的潜力，成为了众多开发者面临的难题。Flink 自从 2019 年初开源以来，迅速成为大数据实时计算领域炙手可热的技术框架。作为 Flink 的主要贡献者阿里巴巴率先将其在全集团进行推广使用，另外由于 Flink 天然的流式特性，更为领先的架构设计，使得 Flink 一出现便在各大公司掀起了应用的热潮。阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、滴滴、华为等众多互联网公司已经将 Flink 作为未来技术重要的发力点，迫切地在各自公司内部进行技术升级和推广使用。同时，Flink 已经成为 Apache 基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一。如果你对大数据技术有所接触，那么下面的这些需求场景你应该并不陌生：阿里巴巴每年双十一都会直播，实时监控大屏是如何做到的？
我是公司的运维，希望能实时接收到服务器的负载情况？
我们可以看到，数据计算场景需要从原始数据中提取有价值的信息和指标，比如上面提到的实时销售额、销量的 TOP5，以及服务器的负载情况等。传统的分析方式通常是利用批查询，或将事件（生产上一般是消息）记录下来并基于此形成有限数据集（表）构建应用来完成。为了得到最新数据的计算结果，必须先将它们写入表中并重新执行 SQL 查询，然后将结果写入存储系统比如 MySQL 中，再生成报告。Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用，这就是我们所说的批流一体。Flink 在上述的需求场景中承担了数据的实时采集、实时计算和下游发送。ETL（Extract-Transform-Load）的目的是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程。传统的离线数据仓库将业务数据集中进行存储后，以固定的计算逻辑定时进行 ETL 和其他建模后产出报表等应用。离线数据仓库主要是构建 T+1 的离线数据，通过定时任务每天拉取增量数据，然后创建各个业务相关的主题维度数据，对外提供 T+1 的数据查询接口。上图展示了离线数据仓库 ETL 和实时数据仓库的差异，可以看到离线数据仓库的计算和数据的实时性均较差。数据本身的价值随着时间的流逝会逐步减弱，因此数据发生后必须尽快的达到用户的手中，实时数仓的构建需求也应运而生。实时数据仓库的建设是“数据智能 BI”必不可少的一环，也是大规模数据应用中必然面临的挑战。Flink 在实时数仓和实时 ETL 中有天然的优势：· 状态管理，实时数仓里面会进行很多的聚合计算，这些都需要对于状态进行访问和管理，Flink 支持强大的状态管理；
· 丰富的 API，Flink 提供极为丰富的多层次 API，包括 Stream API、Table API 及 Flink SQL；
· 生态完善，实时数仓的用途广泛，Flink 支持多种存储（HDFS、ES 等）；
· 批流一体，Flink 已经在将流计算和批计算的 API 进行统一。
· 我们公司有几万台服务器，希望能从服务器上报的消息中将 CPU、MEM、LOAD 信息分离出来做分析，然后触发自定义的规则进行报警？
· 我是公司的安全运维人员，希望能从每天的访问日志中识别爬虫程序，并且进行 IP 限制？
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事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。在传统架构中，我们需要读写远程事务型数据库，比如 MySQL。在事件驱动应用中数据和计算不会分离，应用只需访问本地（内存或磁盘）即可获取数据，所以具有更高的吞吐和更低的延迟。Flink 的以下特性完美的支持了事件驱动型应用：· 高效的状态管理，Flink 自带的 State Backend 可以很好的存储中间状态信息；
· 丰富的窗口支持，Flink 支持包含滚动窗口、滑动窗口及其他窗口；
· 多种时间语义，Flink 支持 Event Time、Processing Time 和 Ingestion Time；
· 不同级别的容错，Flink 支持 At Least Once 或 Exactly Once 容错级别。
Apache Flink 从底层支持了针对多种不同场景的应用开发。Flink 的主要特性包括：批流一体、Exactly-Once、强大的状态管理等。同时，Flink 还支持运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上。阿里巴巴已经率先将 Flink 在全集团进行推广使用，事实证明，Flink 已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到 TB 级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。因此，Flink 已经成为我们在实时计算的领域的第一选择。Flink 的架构模型 & Flink 的分层模型Flink 自身提供了不同级别的抽象来支持我们开发流式或者批量处理程序，上图描述了 Flink 支持的 4 种不同级别的抽象。对于我们开发者来说，大多数应用程序不需要上图中的最低级别的 Low-level 抽象，而是针对 Core API 编程， 比如 DataStream API（有界/无界流）和 DataSet API （有界数据集）。这些流畅的 API 提供了用于数据处理的通用构建块，比如各种形式用户指定的转换、连接、聚合、窗口、状态等。Table API 和 SQL 是 Flink 提供的更为高级的 API 操作，Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。Flink 程序的基础构建模块是流（Streams）与转换（Transformations），每一个数据流起始于一个或多个 Source，并终止于一个或多个 Sink。数据流类似于有向无环图（DAG）。我们以一个最经典的 WordCount 计数程序举例：在上图中，程序消费 Kafka 数据，这便是我们的 Source 部分。然后经过 Map、Keyby、TimeWindow 等方法进行逻辑计算，该部分就是我们的 Transformation 转换部分，而其中的 Map、Keyby、TimeWindow 等方法被称为算子。通常，程序中的转换与数据流中的算子之间存在对应关系，有时一个转换可能包含多个转换算子。最后，经过计算的数据会被写入到我们执行的文件中，这便是我们的 Sink 部分。实际上面对复杂的生产环境，Flink 任务大都是并行进行和分布在各个计算节点上。在 Flink 任务执行期间，每一个数据流都会有多个分区，并且每个算子都有多个算子任务并行进行。算子子任务的数量是该特定算子的并行度（Parallelism），对并行度的设置是 Flink 任务进行调优的重要手段，我们会在后面的课程中详细讲解。从上图中可以看到，在上面的 map 和 keyBy/window 之间，以及 keyBy/window 和 Sink 之间，因为并行度的差异，数据流都进行了重新分配。窗口和时间是 Flink 中的核心概念之一。在实际成产环境中，对数据流上的聚合需要由窗口来划定范围，比如“计算过去的 5 分钟”或者“最后 100 个元素的和”。Flink 支持了多种窗口模型比如滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）及会话窗口（Session Window）等。同时，Flink 支持了事件时间（Event Time）、摄取时间（Ingestion Time）和处理时间（Processing Time）三种时间语义用来满足实际生产中对于时间的特殊需求。此外，Flink 自身还支持了有状态的算子操作、容错机制、Checkpoint、Exactly-once 语义等更多高级特性，来支持用户在不同的业务场景中的需求。本课时从实时计算的背景入手介绍了当前实时计算的发展历程，Flink 作为实时计算领域的一匹黑马，先进的设计思想、强大的性能和丰富的业务场景支持，已经是我们开发者必须要学习的技能之一，Flink 已经成为实时计算领域最锋利的武器！版权声明：本文版权归属拉勾教育及该专栏作者，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表，违者必究。 
