2 基本概念

2.1 DataStream和DataSet

Flink使用DataStream、DataSet在程序中表示数据，我们可以将它们视为可以包含重复项的不可变数

据集合。

DataSet是有限数据集（比如某个数据文件），而DataStream的数据可以是无限的（比如kafka队列中

的消息）。

这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。首先，它们是不可变的，这意味着一旦创建它们就无法

添加或删除元素。你也不能简单地检查里面的元素。

数据流通过fifilter/map等各种方法，执行过滤、转换、合并、拆分等操作，达到数据计算的目的。

2.2 数据类型

Flink对DataSet或DataStream中可以包含的元素类型设置了一些限制，以便于更有效的执行策略。

有六种不同类别的数据类型：

1. Java元组和Scala案例类

2. Java POJO

3. 原始类型

4. 常规类

5. 值

6. Hadoop Writables

2.2.1 元组

元组是包含固定数量的具有各种类型的字段的复合类型。Java API提供了 Tuple1 到 Tuple25 。元组的

每个字段都可以是包含更多元组的任意Flink类型，从而产生嵌套元组。可以使用字段名称直接访问元组

的字段 tuple.f4 ，或使用通用getter方法 tuple.getField(int position) 。字段索引从0开始。请

注意，这与Scala元组形成对比，但它与Java的一般索引更为一致。

DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = env.fromElements( 
    new Tuple2<String, Integer>("hello", 1), 
    new Tuple2<String, Integer>("world", 2)); 

wordCounts.map(new MapFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer>() { 
    @Override 
    public Integer map(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception { 
        return value.f1; 
    } 
}); 

wordCounts.keyBy(0); // also valid .keyBy("f0")

2.2.2 POJOs

如果满足以下要求，则Flink将Java和Scala类视为特殊的POJO数据类型：

• 类必须公开类
• 它必须有一个没有参数的公共构造函数（默认构造函数）。
• 所有字段都是公共的，或者必须通过getter和setter函数访问。对于一个名为 foo 的属性的getter

和setter方法的字段必须命名 getFoo() 和 setFoo() 。

• 注册的序列化程序必须支持字段的类型。

序列化：

POJO通常使用PojoTypeInfo和PojoSerializer（使用Kryo作为可配置的回退）序列化。例外情况是

POJO实际上是Avro类型（Avro特定记录）或生成为“Avro反射类型”。在这种情况下，POJO使用

AvroTypeInfo和AvroSerializer序列化。如果需要，还可以注册自己的自定义序列化程序

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

DataStream<WordWithCount> wordCounts = env.fromElements( 
    new WordWithCount("hello", 1), 
    new WordWithCount("world", 2)); 

wordCounts.keyBy("word"); // key by field expression "word"

2.2.3 基础数据类型

Flink支持所有Java和Scala的原始类型，如 Integer ， String 和 Double 。

2.2.4 常规类

Flink支持大多数Java和Scala类（API和自定义）。限制适用于包含无法序列化的字段的类，如文件指

针，I / O流或其他本机资源。遵循Java Beans约定的类通常可以很好地工作。

所有未标识为POJO类型的类都由Flink作为常规类类型处理。Flink将这些数据类型视为黑盒子，并且无

法访问其内容（例如，用于有效排序）。使用序列化框架Kryo对常规类型进行反序列化。

2.2.5 值

值类型手动描述其序列化和反序列化。它们不是通过通用序列化框架，而是通过

org.apache.flinktypes.Value 使用方法 read 和实现接口为这些操作提供自定义代码 write 。当通

用序列化效率非常低时，使用值类型是合理的。一个示例是将元素的稀疏向量实现为数组的数据类型。

知道数组大部分为零，可以对非零元素使用特殊编码，而通用序列化只需编写所有数组元素。

该 org.apache.flinktypes.CopyableValue 接口以类似的方式支持手动内部克隆逻辑。

Flink带有与基本数据类型对应的预定义值类型。（ ByteValue ， ShortValue ， IntValue ，

LongValue ， FloatValue ， DoubleValue ， StringValue ， CharValue ， BooleanValue ）。这

些值类型充当基本数据类型的可变变体：它们的值可以被更改，允许程序员重用对象并从垃圾收集器中

消除压力。

2.2.6. Hadoop Writables

使用实现 org.apache.hadoop.Writable 接口的类型。

write() 和 readFields() 方法中定义的序列化逻辑将用于序列化。

2.3 数据的操作

数据转换，即通过从一个或多个 DataStream 生成新的DataStream 的过程，是主要的数据处理的手

段。Flink 提供了多种数据转换操作，基本可以满足所有的日常使用场景。

2.4 窗口的含义

Flink计算引擎中，时间是一个非常重要的概念，Flink的时间分为三种时间：

• EventTime: 事件发生的时间
• IngestionTime:事件进入 Flink 的时间
• ProcessingTime:事件被处理时的时间

窗口是Flink流计算的一个核心概念，Flink窗口主要包括：

• 时间窗口
• 翻滚时间窗口
• 滑动时间窗口

• 数量窗口
• 翻滚数量窗口
• 滑动数量窗口

按照形式来划分，窗口又分为：

• 翻滚窗口

• 滑动窗口

2.5 有状态的流式处理

在很多场景下，数据都是以持续不断的流事件创建。例如网站的交互、或手机传输的信息、服务器日

志、传感器信息等。有状态的流处理（stateful stream processing）是一种应用设计模式，用于处理无

边界的流事件。

对于任何处理流事件的应用来说，并不会仅仅简单的一次处理一个记录就完事了。在对数据进行处理或

转换时，操作应该是有状态的。也就是说，需要有能力做到对处理记录过程中生成的中间数据进行存储

及访问。当一个应用收到一个 事件，在对其做处理时，它可以从状态信息（state）中读取数据进行协

助处理。或是将数据写入state。在这种准则下，状态信息（state）可以被存储（及访问）在很多不同

的地方，例如程序变量，本地文件，或是内置的（或外部的）数据库中。

Apache Flink 存储应用状态信息在本地内存或是一个外部数据库中。因为Flink 是一个分布式系统，本

地状态信息需要被有效的保护，以防止在应用或是硬件挂掉之后，造成数据丢失。Flink对此采取的机制

是：定期为应用状态（application state）生成一个一致（consistent）的checkpoint，并写入到一个

远端持久性的存储中。下面是一个有状态的流处理Flink application的示例图：

Stateful stream processing 应用的输入一般为：事件日志（event log）的持续事件。Event log 存储

并且分发事件流。事件被写入一个持久性的，仅可追加的（append-only）日志中。也就是说，被写入

的事件的顺序始终是不变的。所以事件在发布给多个不同用户时，均是以完全一样的顺序发布的。在开

源的event log 系统中，最著名的当属 Kafka。

使用flflink流处理程序连接event log的理由有多种。在这个架构下，event log 持久化输入的 events，并

且可以以既定的顺序重现这些事件。万一应用发生了某个错误，Flink会通过前一个checkpoint 恢复应

用的状态，并重置在event log 中的读取位置，并据此对events做重现，直到它抵达stream 的末端。这

个技术不仅被用于错误恢复，并且也可以用于更新应用，修复bugs，以及修复之前遗漏结果等场景中。