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大数据框架—Flink与Beam

Flink概述

Flink是Apache的一个顶级项目，Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。

创新互联建站是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的10年时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如资质代办等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致表扬。

现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA（Service-Level-Aggreement）是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。

Flink从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是×××的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。

Flink流处理特性：

  • 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
  • 支持带有事件时间的窗口（Window）操作
  • 支持有状态计算的Exactly-once语义
  • 支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、count、session，以及data-driven的窗口操作
  • 支持具有Backpressure功能的持续流模型
  • 支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
  • 一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理
  • Flink在JVM内部实现了自己的内存管理
  • 支持迭代计算
  • 支持程序自动优化：避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存

Flink架构图：
大数据框架—Flink与Beam

Flink以层级式系统形式组件其软件栈，不同层的栈建立在其下层基础上，并且各层接受程序不同层的抽象形式。

在最基本的层面上，一个Flink应用程序是由以下几部分组成：

  • Data source:数据源，将数据输入到Flink中
  • Transformations:处理数据
  • Data sink:将处理后的数据传输到某个地方

如下图：
大数据框架—Flink与Beam

目前Flink支持如下框架：

  • Apache Kafka (sink/source)
  • Elasticsearch 1.x / 2.x / 5.x (sink)
  • HDFS (sink)
  • RabbitMQ (sink/source)
  • Amazon Kinesis Streams (sink/source)
  • Twitter (source)
  • Apache NiFi (sink/source)
  • Apache Cassandra (sink)
  • redis, Flume, and ActiveMQ (via Apache Bahir) (sink)

Flink官网地址如下：

http://flink.apache.org/

部分内容参考自如下文章：

https://blog.csdn.net/jdoouddm7i/article/details/62039337

使用Flink完成wordcount统计

Flink下载地址：

http://flink.apache.org/downloads.html

Flink快速开始文档地址：

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.4/quickstart/setup_quickstart.html

注：安装Flink之前系统中需要安装有jdk1.7以上版本的环境

我这里下载的是2.6版本的Flink：

[root@study-01 ~]# cd /usr/local/src/
[root@study-01 /usr/local/src]# wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.4.2/flink-1.4.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz
[root@study-01 /usr/local/src]# tar -zxvf flink-1.4.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz -C /usr/local
[root@study-01 /usr/local/src]# cd ../flink-1.4.2/
[root@study-01 /usr/local/flink-1.4.2]# ls
bin  conf  examples  lib  LICENSE  log  NOTICE  opt  README.txt  resources  tools
[root@study-01 /usr/local/flink-1.4.2]#

启动Flink：

[root@study-01 /usr/local/flink-1.4.2]# ./bin/start-local.sh
[root@study-01 /usr/local/flink-1.4.2]# jps
6576 Jps
6131 JobManager
6499 TaskManager
[root@study-01 /usr/local/flink-1.4.2]#

启动成功之后就可以访问主机ip的8081端口，进入到Flink的web页面：
大数据框架—Flink与Beam

我们现在就可以开始实现wordcount案例了，我这里有一个文件，内容如下：

[root@study-01 /usr/local/flink-1.4.2]# cat /data/hello.txt 
hadoop welcome
hadoop hdfs mapreduce
hadoop hdfs
hello hadoop
spark vs mapreduce
[root@study-01 /usr/local/flink-1.4.2]#

执行如下命令，实现wordcount案例，如果学习过Hadoop会发现这个命令和Hadoop上使用MapReduce实现wordcount案例是类似的：

[root@study-01 /usr/local/flink-1.4.2]# ./bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar  --input file:///data/hello.txt --output file:///data/tmp/flink_wordcount_out

执行完成后，可以到web页面上，查看任务的执行信息：
大数据框架—Flink与Beam

查看输出结果：

[root@study-01 /usr/local/flink-1.4.2]# cat /data/tmp/flink_wordcount_out 
hadoop 4
hdfs 2
hello 1
mapreduce 2
spark 1
vs 1
welcome 1
[root@study-01 /usr/local/flink-1.4.2]#

Beam概述

Google的新老三驾马车：

  • 老的三驾马车：GFS、MapReduce、BigTable
  • 新的三驾马车：Dremel、Pregel、Caffeine

我们都知道，Hadoop生态圈内的几个框架都源于Google老的三驾马车，而一些新的框架实现也是部分源于Google新的三驾马车的概念。所以现在市面上的大数据相关框架很多，框架多就会导致编程规范多、处理模式不一致，而我们希望有一个工具能够统一这些编程模型，因此，Beam就诞生了。

Apache Beam是 Apache 软件基金会于2017年1 月 10 日对外宣布的开源平台。Beam 为创建复杂数据平行处理管道，提供了一个可移动（兼容性好）的 API 层。这层 API 的核心概念基于 Beam 模型（以前被称为 Dataflow 模型），并在每个 Beam 引擎上不同程度得执行。

背景：

2016 年 2 月份，谷歌及其合作伙伴向 Apache 捐赠了一大批代码，创立了孵化中的 Beam 项目（ 最初叫 Apache Dataflow）。这些代码中的大部分来自于谷歌 Cloud Dataflow SDK——开发者用来写流处理和批处理管道（pipelines）的库，可在任何支持的执行引擎上运行。当时，支持的主要引擎是谷歌 Cloud Dataflow，附带对 Apache Spark 和 开发中的 Apache Flink 支持。如今，它正式开放之时，已经有五个官方支持的引擎。除去已经提到的三个，还包括 Beam 模型和 Apache Apex。

Beam特点：

  • 统一了数据批处理（batch）和流处理（stream）编程范式，
  • 能在任何执行引擎上运行。
  • 它不仅为模型设计、更为执行一系列数据导向的工作流提供了统一的模型。这些工作流包括数据处理、吸收和整合。

Beam的官方网站：

https://beam.apache.org/

将WordCount的Beam程序以多种不同Runner运行

Beam Java的快速开始文档：

https://beam.apache.org/get-started/quickstart-java/

安装Beam的前置也是需要系统具备jdk1.7以上版本的环境，以及Maven环境。

使用如下命令下载Beam以及wordcount案例代码：

mvn archetype:generate \
      -DarchetypeGroupId=org.apache.beam \
      -DarchetypeArtifactId=beam-sdks-java-maven-archetypes-examples \
      -DarchetypeVersion=2.4.0 \
      -DgroupId=org.example \
      -DartifactId=word-count-beam \
      -Dversion="0.1" \
      -Dpackage=org.apache.beam.examples \
      -DinteractiveMode=false

进入下载后的目录进行查看：

[root@study-01 /usr/local/src]# cd word-count-beam/
[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]# tree
.
├── pom.xml
└── src
    ├── main
    │   └── java
    │       └── org
    │           └── apache
    │               └── beam
    │                   └── examples
    │                       ├── common
    │                       │   ├── ExampleBigQueryTableOptions.java
    │                       │   ├── ExampleOptions.java
    │                       │   ├── ExamplePubsubTopicAndSubscriptionOptions.java
    │                       │   ├── ExamplePubsubTopicOptions.java
    │                       │   ├── ExampleUtils.java
    │                       │   └── WriteOneFilePerWindow.java
    │                       ├── complete
    │                       │   └── game
    │                       │       ├── GameStats.java
    │                       │       ├── HourlyTeamScore.java
    │                       │       ├── injector
    │                       │       │   ├── Injector.java
    │                       │       │   ├── InjectorUtils.java
    │                       │       │   └── RetryHttpInitializerWrapper.java
    │                       │       ├── LeaderBoard.java
    │                       │       ├── StatefulTeamScore.java
    │                       │       ├── UserScore.java
    │                       │       └── utils
    │                       │           ├── GameConstants.java
    │                       │           ├── WriteToBigQuery.java
    │                       │           ├── WriteToText.java
    │                       │           └── WriteWindowedToBigQuery.java
    │                       ├── DebuggingWordCount.java
    │                       ├── MinimalWordCount.java
    │                       ├── WindowedWordCount.java
    │                       └── WordCount.java
    └── test
        └── java
            └── org
                └── apache
                    └── beam
                        └── examples
                            ├── complete
                            │   └── game
                            │       ├── GameStatsTest.java
                            │       ├── HourlyTeamScoreTest.java
                            │       ├── LeaderBoardTest.java
                            │       ├── StatefulTeamScoreTest.java
                            │       └── UserScoreTest.java
                            ├── DebuggingWordCountTest.java
                            ├── MinimalWordCountTest.java
                            └── WordCountTest.java

20 directories, 31 files
[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]#

默认情况下，beam的runner是Direct，下面就用Direct来运行wordcount案例，命令如下：

[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]# ls
pom.xml  src  target
[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]#
[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]# mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount -Dexec.args="--inputFile=/data/hello.txt --output=counts" -Pdirect-runner

运行的结果会存放在当前的目录下：

[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]# ls
counts-00000-of-00003  counts-00001-of-00003  counts-00002-of-00003  pom.xml  src  target
[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]# more counts*  # 查看结果文件
::::::::::::::
counts-00000-of-00003
::::::::::::::
welcome: 1
spark: 1
::::::::::::::
counts-00001-of-00003
::::::::::::::
hdfs: 2
hadoop: 4
mapreduce: 2
::::::::::::::
counts-00002-of-00003
::::::::::::::
hello: 1
vs: 1
[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]#

如果需要指定其他的runner则可以使用--runner参数进行指定，例如我要指定runner为Flink，则修改命令如下即可：

[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]# mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount -Dexec.args="--runner=FlinkRunner --inputFile=/data/hello.txt --output=counts" -Pflink-runner

删除之前生成的文件及目录，我们来使用Spark的方式进行运行。使用Spark的话，也只是修改--runner以及-Pspark参数即可：

[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]# mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount -Dexec.args="--runner=SparkRunner --inputFile=/data/hello.txt --output=counts" -Pspark-runner

运行成功后，也是会生成如下文件及目录：

[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]# ls
counts-00000-of-00003  counts-00001-of-00003  counts-00002-of-00003  pom.xml  src  target
[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]#

查看处理结果：

[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]# more counts*
::::::::::::::
counts-00000-of-00003
::::::::::::::
spark: 1
::::::::::::::
counts-00001-of-00003
::::::::::::::
welcome: 1
hello: 1
mapreduce: 2
::::::::::::::
counts-00002-of-00003
::::::::::::::
vs: 1
hdfs: 2
hadoop: 4
[root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]#

以上这两个示例只是想说明一点，同一份代码，可以运行在不同的计算引擎上。不需要为不同的引擎开发不同的代码，这就是Beam框架的最主要的设计目的之一。


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本文来源：http://mswzjz.cn/article/gsohpd.html

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