前段时间刚出来的flink 1.10版本，大家满怀期待，热情高涨，这是flink社区迄今为止规模最大的一次版本升级，下面呢，我就主要从八个地方介绍下升级后的flink中的数据流编程模型。
1.抽象级别
Flink提供了四个级别的抽象来开发流/批处理应用程序。
最低级别的抽象仅提供状态流。它 通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允许用户自由地处理一个或多个流中的事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，从而允许程序实现复杂的计算。
实际上，大多数应用程序不需要上述低级抽象，而是针对核心API进行编程， 例如DataStream API（有界/无界流）和DataSet API（有界数据集）。这些API提供了用于数据处理的通用构件，例如各种形式的用户指定的转换，联接，聚合，窗口，状态等。这些API中处理的数据类型以相应编程语言中的类表示。
低级别的Process Function与DataStream API集成在一起，从而可以仅对某些操作进行低级别抽象。该数据集API提供的有限数据集的其他原语，如循环/迭代。
该Table API是为中心的声明性DSL 表，其可被动态地改变的表（表示流时）。该Table API遵循（扩展）关系模型：表有一个模式连接（类似于在关系数据库中的表）和API提供可比的操作，如选择，项目，连接，分组依据，聚合等表API程序以声明的方式定义应该执行的逻辑运算，而不是确切地指定 运算的代码外观。尽管Table API可以通过各种类型的用户定义函数进行扩展，但它的表达性不如Core API。，但使用起来更简洁（无需编写代码）。此外，Table API程序还经过优化程序，该优化程序在执行之前应用优化规则。
可以在表和DataStream / DataSet之间无缝转换，从而允许程序将Table API以及DataStream 和DataSet API混合使用。
Flink提供的最高级别的抽象是SQL。这种抽象在语义和表达方式上均类似于Table API，但是将程序表示为SQL查询表达式。在SQL抽象与表API SQL查询紧密地相互作用，并且可以在中定义的表执行表API。
2.程序和数据流
Flink程序的基本构建块是流和转换。（请注意，Flink的DataSet API中使用的DataSet也在内部是流-稍后将进行更多说明。）从概念上讲，流是数据记录流（可能永无止境），而转换是将一个或多个流作为一个操作的操作。输入，并因此产生一个或多个输出流。
执行时，Flink程序将映射到由流和转换运算符组成的流数据流。每个数据流都以一个或多个源开始，并以一个或多个接收器结束。数据流类似于任意有向无环图（DAG）。尽 管可以通过迭代构造来允许特殊形式的循环 ，但是在大多数情况下，为简单起见，我们将对其进行介绍。
程序中的转换与数据流中的运算符之间通常存在一一对应的关系。但是，有时，一个转换可能包含多个转换运算符。
源和接收器记录在流连接器和批处理连接器文档中。转换记录在DataStream运算符和DataSet转换中。
3.并行数据流
Flink中的程序本质上是并行的和分布式的。在执行期间，一个流具有一个或多个流分区，并且每个运算符具有一个或多个运算符子任务。操作员子任务彼此独立，并在不同的线程中执行，并且可能在不同的机器或容器上执行。
操作员子任务的数量是该特定操作员的并行性。流的并行性始终是其生产运营商的并行性。同一程序的不同运算符可能具有不同的并行度。
流可以按一对一（或转发）模式或重新分配模式在两个运算符之间传输数据：
一对一的流（例如，上图中的Source和map（）运算符之间）保留元素的分区和排序。这意味着map（）运算符的subtask [1] 将看到与Source运算符的subtask [1]产生的元素相同的顺序。
重新分配流（如上面的map（）和keyBy / window之间以及 keyBy / window和Sink之间）会更改流的分区。每个操作员子任务都将数据发送到不同的目标子任务，具体取决于所选的转换。实例是 keyBy（） （其重新分区通过散列键），广播（） ，或再平衡（） （其重新分区随机地）。在重新分配交换中，元素之间的顺序仅保留在每对发送和接收子任务中（例如map（）的 subtask
[1]和map（）的 subtask
[2]）keyBy / window）。
因此，在此示例中，保留了每个键内的顺序，但是并行性的确引入了不确定性，即不同键的聚合结果到达接收器的顺序。
4.视窗
汇总事件（例如，计数，总和）在流上的工作方式与批处理中的不同。例如，不可能计算流中的所有元素，因为流通常是无限的（无界）。相反，流的聚合（计数，总和等）由窗口确定范围，例如“过去5分钟内的计数”或“最近100个元素的总和”。
Windows可以是时间驱动的（例如：每30秒）或数据驱动的（例如：每100个元素）。通常可以区分不同类型的窗口，例如滚动窗口（无重叠）， 滑动窗口（有重叠）和会话窗口（由不活动的间隙打断）。
5.时间
在流式传输程序中引用时间时（例如，定义窗口），可以引用不同的时间概念：
事件时间是创建事件的时间。通常用事件中的时间戳记来描述，例如由生产传感器或生产服务附加。Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。
接收时间是事件在源操作员进入Flink数据流的时间。
处理时间是每个执行基于时间的操作的操作员的本地时间。
有关如何处理时间的更多详细信息，请参见事件时间文档。
6.有状态的操作
尽管数据流中的许多操作一次仅查看一个事件（例如事件解析器），但某些操作会记住多个事件的信息（例如窗口运算符）。这些操作称为有状态。
有状态操作的状态以可以被认为是嵌入式键/值存储的方式维护。严格将状态与有状态运算符读取的流一起进行分区和分发。因此，只有在
keyBy（）函数之后，才可以在键控流上访问键/值状态，并且仅限于与当前事件的键关联的值。对齐流键和状态键可确保所有状态更新都是本地操作，从而确保了一致性而没有事务开销。这种对齐方式还允许Flink重新分配状态并透明地调整流分区。
7.容错检查点
Flink通过结合流重播和检查点来实现容错。检查点与每个输入流中的特定点以及每个运算符的对应状态有关。通过恢复操作员的状态并从检查点开始重放事件，可以在保持一致性（完全一次处理语义）的同时从检查点恢复流式数据流。
检查点间隔是在执行过程中权衡容错开销与恢复时间（需要重播的事件数）的一种方法。
容错内部的描述提供了有关Flink如何管理检查点和相关主题的更多信息。有关启用和配置检查点的详细信息，请参见checkpointing API文档。
8.批处理流
Flink执行批处理程序作为流程序的特例，在这种情况下，流是有界的（元素数量有限）。甲数据集在内部视为数据流。因此，以上概念以同样的方式适用于批处理程序，也适用于流式程序，但有少量例外：
批处理程序的容错功能不使用检查点。通过完全重播流来进行恢复。这是可能的，因为输入是有界的。这将成本更多地推向了恢复，但由于避免了检查点，因此使常规处理的成本降低了。
DataSet API中的状态操作使用简化的内存中/内核外数据结构，而不是键/值索引。
如果觉得本篇文章对您用帮助的话，麻烦动动君的小手点个赞哟~
小编将持续为程序圈的你带来技术热文，一起进步吧~
来源：CSDN
作者：Big_data123
链接：https://blog.csdn.net/Big_data123/article/details/104639370