1.新一代实时数据集成框架 Flink CDC 3.0 —— 核心技术架构解析
2.flink是码框什么意思？
3.flink框架是什么
4.Flink新Source架构(上)
5.大数据开发_Flink_概述,部署,运行架构,流处理API,Window,WaterMark,ProcessFunction,状态编程
6.Flink是什么意思？
新一代实时数据集成框架 Flink CDC 3.0 —— 核心技术架构解析
Flink CDC 3.0 是一款由阿里云开源的大数据平台发布的实时数据集成框架，它基于数据库日志 CDC（Change Data Capture）技术，码框结合 Flink 的码框管道能力与丰富生态，实现高效海量数据实时集成。码框Flink CDC 从年7月的码框诞生到年月的3.0版本升级，经历了从1.0到2.0的码框知音视频源码演进，解决了数据一致性与水平扩展的码框问题，并在2.0版本中受到广泛好评。码框然而，码框随着广泛应用，码框用户发现通过SQL定义表结构方式的码框不便、整库同步占用连接多、码框计算资源消耗大等问题。码框为了解决这些痛点，码框Flink CDC 3.0在年月实现了功能落地，码框提供全增量同步、表结构变更自动同步、整库同步、分库分表同步等高级特性。
Flink CDC 3.0的核心架构分为四层，其整体架构自顶而下构建。在数据抽象层面，Event接口作为内部处理及传输的数据结构接口，包括ChangeEvent和FlushEvent两种类型。ChangeEvent用于表示表上发生的变更事件，包含变更前和变更后每条记录的字段值，而FlushEvent用于控制数据刷写逻辑。在算子编排方面，FlinkCDC根据数据集成场景定制了Flink DataStream的算子链路，包含Source、Transform、Schema、Route、Partition和Sink六个模块。其中，Source模块负责生产变更事件，而Sink模块则负责将数据写出到外部系统中，并将表结构变更应用到外部系统中。在数据同步场景中，数据生产和消费速率不匹配，因此Partition模块负责分发事件到不同的Sink中。在表结构变更事件处理方面，Schema模块负责阻塞上游数据发放，直到旧版本格式数据刷写完毕。Route模块提供表名映射能力，实现整库同步和分库分表同步功能。网页源码获取软件
为了提高数据处理的效率，Flink CDC 3.0对数据格式和算子编排进行了深度定制，实现了表结构变更同步和整库同步支持。未来规划包括在Transform模块中提供更多深度定制需求的满足，支持表结构动态调整和数据过滤能力，以及接入更多主流数据源和先进湖仓存储系统，拓宽上下游数据集成范围，推动与上下游组件的深度融合。
flink是什么意思？
Flink的意思 Flink是一个开源的流处理框架，主要用于处理和分析大规模数据流。 Flink不仅支持批处理，更擅长实时流处理，它可以处理和分析在各种不同场景下的数据，如网站点击流、物联网传感器数据等。Flink具有高性能、高可扩展性、高可靠性和易于使用的特点。它是一个计算框架，提供了数据处理的多种功能，包括流处理、批处理、机器学习和图形处理等。在处理实时数据流时，Flink能够提供精确的时间控制和容错机制，保证数据的实时性和准确性。 接下来详细解释Flink的几个主要特点： 1. 流处理框架：Flink是一个专门为流数据处理设计的框架，它支持高并发数据流的处理，适合处理实时的、大规模的数据流。 2. 高性能计算：Flink提供了高性能的计算能力，通过其内部的优化算法和并行计算机制，能够快速地处理和分析数据。 3. 可扩展性：Flink具有很好的扩展性，可以通过增加计算节点来扩展计算能力，满足大规模数据处理的需求。 4. 可靠性：Flink提供了容错机制，保证了数据处理的可靠性和稳定性，即使在出现故障的情况下，也能够保证数据的完整性和准确性。 5. 多种应用场景：Flink广泛应用于各种场景，如实时大数据分析、物联网数据处理、机器学习和图形处理等。 总之，隐藏托盘图标源码Flink是一个强大而灵活的流处理框架，被广泛应用于各种数据处理和分析的场景中，具有高性能、高可扩展性、高可靠性和易于使用等特点。flink框架是什么
flink框架是什么 Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，它用于构建大规模数据流和离线处理应用程序。Flink 提供了一个高效的分布式计算引擎，能够在多核和集群环境中处理实时数据流，并且能够同时处理大规模数据集。 Apache Flink 框架主要特点包括： 1. 高吞吐量和低延迟：Flink 框架能够处理大规模数据流，并且具有高吞吐量和低延迟的特性。这意味着它可以处理大量的数据，并且可以在很短的时间内完成数据处理任务。 2. 流处理和批处理：Flink 框架支持流处理和批处理两种模式。这意味着它可以同时处理实时数据流和历史数据集，并且可以无缝地转换数据流和数据批处理。 3. 分布式计算引擎：Flink 是一个分布式计算引擎，它能够在多核和集群环境中运行。这意味着它可以处理大规模的数据集，并且具有可扩展性。 4. 容错性和高可用性：Flink 框架具有强大的容错性和高可用性，可以处理数据丢失和错误的情况。这使得 Flink 框架非常适合在生产环境中使用。 5. 高级功能：Flink 框架还提供了许多高级功能，如窗口操作、状态管理、数据转换、聚合和分析等。这些功能使得 Flink 框架在数据处理中非常强大和灵活。 在实践中，Apache Flink 广泛应用于大数据分析和机器学习等领域。它能够处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。Flink 框架的优势在于它能够快速、高效地处理大规模数据集，并且具有可扩展性和高可用性等特点。这些特点使得 Flink 在许多企业和研究机构中成为首选的数据处理框架。Flink新Source架构(上)
在 Flink 1. 之前，创建 source connector 通常需要实现 SourceFunction 接口，设计存在局限性。为了改进这一状况，Flink 社区提出了 FLIP-，实现基础框架，源码打包成插件并在 Flink 1. 和 1. 中进行了扩展。新架构包括 Source 接口，其核心组件有 SplitEnumerator、SourceReader、SourceCoordinator 和 SourceOperator。
SplitEnumerator 负责处理分片信息，关键方法包括创建、启动和状态管理。SourceReader 读取指定分片内的数据，主要方法涉及数据读取流程。SourceCoordinator 运行在 JobManager 中，使用 event loop 线程模型与 Flink 运行时交互，负责 SplitEnumerator 的创建、启动和状态管理，同时处理来自 SourceOperator 的事件。SourceOperator 在 TaskManager 中运行，主要负责 SourceReader 的创建、初始化和状态管理，处理自定义事件，并与 Flink 框架交互，定时获取状态并将数据输出至下游算子。
在新架构中，MySQL CDC 实现了全量和增量数据的读取。MySQLSourceEnumerator 运行在 JobManager 上，负责创建、启动 SplitEnumerator 并管理其状态。MySQLSource 创建 SplitEnumerator 的方法调用具体实现，MySQLSourceEnumerator 则是在 SourceCoordinator 创建的。MySQLSource 创建时会传入一个 MySQLSplitAssigner，用于管理表信息、切片信息、表结构信息和采集流程状态周期。MySQLSplitAssigner 在构造时创建了 chunkSplitter，在启动时在异步线程内使用此切分器对表进行切分，并维护表信息和分片信息。
MySQLChunkSplitter 是在 MySQLSnapshotSplitAssigner 构造方法中创建的，主要传入获取缓存表结构的 MySQLSchema 和 MySQL CDC 配置信息。SnapshotSplitAssigner 在 MySQLHybridSplitAssigner 构造函数中创建，管理所有表信息、切片信息、表结构信息以及采集流程状态周期。在构造时创建了 chunkSplitter，启动时在异步线程内使用此切分器对表进行切分，维护表信息和分片信息。
至此，2345好压源码JobManager 端代码完成。运行在 JobManager 上的代码就像战场指挥官，负责发现和切分表，管理任务进度状态流转，处理来自 SourceOperator 的请求事件。接下来，我们将探讨 TaskManager 端的代码。
大数据开发_Flink_概述,部署,运行架构,流处理API,Window,WaterMark,ProcessFunction,状态编程
Apache Flink是一个处理框架，专为实时和离线数据流的复杂状态计算设计，旨在提供低延迟、高吞吐量、准确性和容错性的处理能力。
批处理作为其特殊类型，Flink旨在通过并行处理和分布式架构来优化性能。
快速上手Flink，可选择在Standalone模式部署，通过slot（资源分配的基本单位）来分配资源，或者在生产环境中利用YARN（容器化资源管理）和Hadoop。session-cluster模式适用于小规模短时作业，而per-job-cluster模式则适合大型长期作业，甚至在Kubernetes上运行，以简化运维。
Flink的运行架构包括客户端提交任务，通过HDFS和YARN进行资源管理。任务首先由JobManager调度至TaskManager，TaskManager之间通过流式通信。客户端负责数据流的准备和提交，而JobManager和TaskManager作为独立的JVM进程运行。
Flink的流处理API基于数据流的链式结构，包括数据源、转换和sink。算子的并行度决定了子任务的数量。对于数据处理，Flink支持多种数据源，如Kafka、Redis、Elasticsearch和自定义JDBC sink。窗口功能将无限流分割为有限流，便于分析。
EventTime和Watermark机制在处理乱序数据时至关重要，通过设置Watermark的延迟，Flink确保数据的准确处理和迟到数据的处理。ProcessFunction API允许开发者访问时间戳、Watermark，以及创建自定义事件驱动应用和业务逻辑。
Flink的核心容错机制是一致性检查点，通过保存任务处理状态实现故障恢复。除了检查点，用户还可以利用保存点进行备份、更新或迁移应用。状态一致性保证了流处理结果的准确性，而端到端的数据保证则确保了整个处理过程的可靠性。
Flink是什么意思？
Flink，全称为Apache Flink，是一个开源的流处理框架，由Apache软件基金会开发，特别强调高吞吐量、低延迟和容错处理。核心是基于Java和Scala的分布式流数据引擎，它采用数据并行和流水线方式执行流数据程序，同时支持批处理和迭代算法。Flink的特点在于其容错能力，即使在机器故障时也能保证exactly-once的语义，即数据处理的精确性。
Flink的数据流引擎支持事件时间处理和状态管理，其应用程序能够处理无限数据集，程序可以使用Java、Scala、Python和SQL等多种编程语言编写。它并不内置数据存储系统，而是与Amazon Kinesis、Apache Kafka、HDFS等外部存储系统无缝集成，提供了数据源和接收器的连接。
Flink编程模型基于流和转换，将数据流视为可能无限的记录流，通过一系列操作如过滤、聚合和窗口函数进行处理。它有两种核心API，包括数据流API处理无界和有界数据，以及数据集API处理有界数据集。Flink还提供表API和SQL语言，让关系流和批处理变得更加直观和易用。
Flink的分布式执行模型将程序映射成数据流图，允许分支和合并数据流，内置的连接器支持多种数据源和接收器，如Kafka和HDFS。Flink程序能够作为分布式系统在集群中运行，也能独立部署或借助YARN、Mesos等资源管理框架。
Flink的容错机制以分布式检查点为核心，自动保存应用状态和数据流位置，确保故障恢复时的一致性。此外，还提供了手动触发的保存点机制，允许在不影响状态的情况下更新程序或集群。对于有状态的流处理，如5秒窗口内的字数计数，Flink的数据流API提供了相应的函数支持。
总的来说，Apache Flink是一个强大且灵活的流处理框架，适用于多种场景，包括实时和批量数据处理，以及状态管理和容错处理。
Flink CDC：基于 Apache Flink 的流式数据集成框架
摘要：本文整理自阿里云 Flink SQL 团队研发工程师于喜千（yux）在 SECon 全球软件工程技术大会中数据集成专场沙龙的分享。内容主要为以下四部分： 1. Flink CDC 开源社区介绍； 2. Flink CDC 的演进历史； 3. Flink CDC 3.x 核心特性解读； 4. 基于Flink CDC 的实时数据集成实践。
1. **Flink CDC 开源社区介绍
**- **1.1 Flink CDC 的演进历史
**- Flink CDC 从 GitHub 开源社区开始，于 年 7 月在 Ververica 公司的 GitHub 仓库下以 Apache 2.0 协议开放源代码。初期主要支持从 MySQL 和 PG SQL 数据库捕获变化数据。2.0 版本增强了运行效率、稳定性和故障恢复机制，并扩展了源数据库支持范围至 Oracle、MongoDB 实时数据抽取。
- 年 月发布的 CDC 3.0 版本引入了 YAML pipeline 作业，使其成为独立的端到端数据集成框架，通过简化语法提供更便捷的数据集成作业描述。
- **1.2 Flink CDC 社区现状
**- CDC 作为 Flink 的一个子项目，于 年初正式加入 Apache 软件基金会，遵循 ASF 标准进行迭代开发。截至最新版本 3.1.1，累计超过 名贡献者提交了 余次代码提交，GitHub 收获超过 颗 star。
- 社区生态多元，GitHub Top 代码贡献者来自 家公司，覆盖 MongoDB、Oracle、Db2、OceanBase 等连接器及 Pipeline Transform 等核心功能。社区通过多种渠道保持与用户沟通，如钉钉群、邮件列表和 Slack 频道。
2. **Flink CDC 的演进历史
**- **2.1 CDC 技术简介
**- CDC 技术专注于实时监控数据变更，并将变化记录实时写入数据流，用于数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖。技术包括 Query-based CDC 和 Log-based CDC，后者通过监听数据库日志来实现低延迟变化捕获，减轻数据库压力，确保数据处理一致性。
- **2.2 早期 CDC 技术局限
**- 早期实现存在实用性问题，如依赖数据库查询、并发处理和状态管理的复杂性，以及对数据库性能的高要求。
- **2.3 Flink CDC 接入增量快照框架
**- Flink CDC 2.0 引入增量快照算法，支持任意多并发快照读取，无需数据库加锁，实现故障恢复。通过 Netflix DBlog 论文中的无锁快照算法，实现了高效并发处理。
- **2.4 Flink CDC 增强
**- 引入 SplitEnumerator 和 Reader 架构，实现数据源的逻辑划分和并发读取，增强了处理效率和吞吐量。支持 Schema Evolution，允许在不重启作业的情况下处理表结构变更，提高了作业的稳定性和维护性。
3. **Flink CDC 3.0 核心特性解读
**- **3.1 Flink CDC 2.x 版本回顾
**- CDC 2.x 版本提供 SQL 和 Java API，但缺乏直观的 YAML API 和高级进阶能力支持。
- **3.2 Flink CDC 3.0 设计目标
**- 3.0 版本引入 YAML API，提供端到端数据集成流程描述。支持 Schema Evolution、Transform 和路由功能，增强数据处理灵活性。
- **3.3 Flink CDC 3.0 核心架构
**- 采用无状态设计，简化部署和运维。分离连接层，保留对 Flink 生态系统的兼容性，支持多样化的部署架构和集群环境。
- **3.4 Flink CDC 3.0 API 设计
**- YAML API 提供直观的数据集成任务配置，支持转换、过滤、路由等高级功能，简化了开发和配置流程。
- **3.5 Flink CDC 3.0 Schema Evolution 功能
**- 提供了在不重启作业的情况下处理表结构变更的机制，确保数据处理的一致性和稳定性。
4. **基于 Flink CDC 的实时数据集成实践
**- **4.1 实例：MySQL 到 Kafka 实时传输
**- Flink CDC 3.0 内建 Kafka 输出连接器，简化了 MySQL 数据至 Kafka 的实时传输过程，无需额外基础设施配置。
- **4.2 实时数据集成实践
**- Flink CDC 3.0 支持模式进化、列操作和丰富的内置函数，提供了高度可定制的预处理能力，提升数据处理的灵活性与效率。
总结：Flink CDC 是一个高效、易用的实时数据集成框架，通过不断演进优化，满足了数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖的需求。社区活跃，支持多渠道沟通，鼓励代码贡献和用户参与，是实时数据处理领域的有力工具。
Flink介绍-《Fink原理、实战与性能优化》
在数据处理的进化版图上，Apache Flink以其独特的魅力脱颖而出，作为一款专为高吞吐量、低延迟和高性能设计的分布式流处理框架，它在实时数据世界中扮演着至关重要的角色。相较于传统的单体架构（集中式存储，维护复杂</）和微服务架构（独立服务，数据仓库繁复</），Flink以Lambda架构和有状态流计算为核心，为我们提供了一种更为高效且灵活的解决方案。 凭借其卓越的性能，Flink不仅支持实时流处理，还能够无缝整合批量计算，特别是在引入Google Dataflow模型后，它的吞吐量和延迟控制达到了前所未有的高度。Flink的亮点在于其强大的状态管理和分布式快照技术，即使在面对异常情况，也能保证数据处理的正确性和一致性，这是其在竞争激烈的流处理领域的一大亮点。 与其他框架相比，Flink的独特之处在于其独一无二的集成特性</，它超越了Spark和Storm，支持事件时间窗口计算，确保时序信息的准确。1.4版本引入的状态管理进一步提升了性能，使得处理复杂流传输变得更为灵活。Flink通过轻量级分布式快照机制实现容错，同时利用Save Points技术避免数据丢失，为实时推荐、欺诈检测和数仓分析等关键应用场景提供了强大支持。 Flink的架构设计精巧，分为API&Libraries、Runtime核心和物理部署三层。API层提供了DataStream和DataSet API，让用户可以方便地进行高级或基础的数据处理。Runtime核心则是分布式计算服务和任务调度的核心驱动力，Task Operator的转换则确保了计算的高效执行。物理部署层面，Flink兼容本地和云环境，适应各种部署需求。整个系统由JobManager（Master）和TaskManager（Worker）构成，通信基于Akka，用户可以提交任务并实时监控运行状态。 JobManager负责全局的调度和资源管理，而TaskManager则负责任务执行和资源的高效利用，多线程设计进一步提升了CPU的利用率，TaskManager通过资源共享实现更高的性能。Flink的世界，是性能与灵活性的完美结合，等待着你来探索和实践。下面哪些是flink架构的组成部分
下面哪些是flink架构的组成部分 Flink 是一个开源的分布式流处理框架，它由以下几个组成部分：Flink 运行时：负责管理 Flink 应用程序的执行，包括任务调度、资源管理、容错等。
Flink 库：提供各种功能，如数据流处理、批处理、图算法、机器学习等。
Flink SQL：一种用于数据仓库和流处理查询的查询语言，支持将 SQL 查询转换为 Flink 应用程序。
Flink Streaming：一种用于实时数据处理的高级流处理 API，支持事件驱动的流式应用程序。
Flink DataSet API：一种用于批处理和流处理的数据集 API，支持迭代式和批处理式的数据处理。
Flink YARN：一种用于在 YARN 上运行 Flink 应用程序的组件，支持在 Hadoop 生态系统中进行数据分析和处理。
这些组件共同构成了 Flink 框架，使开发人员能够构建高效、可扩展的实时数据处理应用程序。
