1、流式处理的背景
传统的大数据处理方式一般是批处理式的，也就是说，今天所收集的数据，我们明天再把今天收集到的数据算出来，以供大家使用，但是在很多情况下（监控、链路分析），数据的时效性对于业务的成败是非常关键的。
现如今流式处理的基本框架，如下。
主要分为六个部分：事件生产者、收集、排队系统（kafka,在数据高峰时，暂时把它缓存，防止数据丢失。）、数据变换（流式处理过程）、长期存储、陈述/行动。
流式处理的框架评价指标：
【说明】
【数据传输的保障度】是指能不能保证数据被处理并到达目的地。目前有三种可能性：保证至少一次、最多一次、精确一次。大多数情况下，“保证至少一次”就能满足业务要求，除要求数据精确度高的特定场景。
【处理延迟】在大多数情况下，流式处理的延迟越低越好，但很多情况下，我们的延迟越低，相应付出的代价也越高，“吞吐量”与“处理延迟”就是一对矛盾。吞吐量高，相应的延迟就会低，吞吐量低，相应的延迟就会高。
【状态管理】我们在实时变换的过程中，要有与外部的交互，如入侵检测，以此来保护环境和数据的安全。
【容错能力和容错负荷】要求当流式处理在正常进行中，即使有某些机器挂掉，系统仍能正常运行，整个流式处理框架不受影响。
【流控】也就是流量控制，我们在数据传输的过程中，可能会数据突然增多，为了保证系统不至于负荷过重而崩溃，这时候就需要控制数据密度。
【编程复杂性】相对而言，API设计地越高级，编程负担越低。
2、Flink 原理
Flink的整个组件类似于Spark,它的核心是一个分布式的流式处理框架，在核心之上，有两套API，一套应用于批处理—DataSet API，一套应用于流式处理—DataStream API。
从图中我们可以看到，在两套API下又有更为高级的库(Distributed Streaming Dataflow)，而它的整个处理部署方式可以支持本地、集群、云端。
- Flink的整个架构和Spark很相似，有三个主要部分。
一个是提交任务的客户端—Flink Program；还有作业的管理器—JobManager，主要负责任务的调度和状态的检测，以及在整个集群出现故障时进行初步管理；最后是任务管理器—TaskManager，实现业务逻辑的执行，负责把接受到的任务运行之后，将相应的结果输出到外部或进行外部交互。在整个过程中，JobManager是不负责任务执行的。
- Flink的具体编程模型结构：
- flink的transformation操作：
【map】就是做一些映射，比如我们把两个字符串合并成一个字符串，把一个字符串拆成两个或者三个字符串。
【flatMap】类似于把一个记录拆分成两条、三条、甚至是四条记录。
【Filter】就类似于过滤。
【keyBy】就等效于SQL里的group by。
【reduce】就类似于MapReduce里的reduce。
【join】操作就有点类似于我们数据库里面的join。
【aggregate】是一个聚合操作，如计数、求和、求平均等。
【connect】实现把两个流连成一个流。
【repartition】是一个重新分区操作。
- Flink的执行机制：
上图是表现业务逻辑的业务执行图，Flink的执行方式类似于管道，它借鉴了数据库的一些执行原理，实现了自己独特的执行方式。
- Flink的容错机制
Flink在处理数据流时，它的整个数据流里面的数据分为两种，一种是本身业务发给的数据，还有一种是Flink自己插到数据流里面的数据。插入的记录我们叫它barrier，就是栅栏，我们可以把它看成一个表示进度的标记，标记整个数据处理的状态，它从源头发出。从图中我们可以看到，不管是什么流，它都会产生一个checkpoint barrier。
当operator收到栅栏之后，它会把栅栏的状态存储，然后把特定记录发出去，到达第二个operator里面，它又把它的状态放到Master里，它就是这样一步一步去完成的。在这个过程中，如果有一步出现故障，Flink会重复前面的步骤，重新去运行，所以不会出现数据的丢失和错误。
3、Flink的实践：
参考网站：
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/internals/stream_checkpointing.html
