flink消费redis数据，flink reducestate

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。

Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。

Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据留进行有状态的计算。Flink被设计为可在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。任何类型的数据都是作为事件流产生的。

相关问答

Q1: 基于Flink的实时计算平台的构建

1、消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。

2、Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。 Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。

3、Flink在德语中是快速和灵敏的意思 ，用来体现流式数据处理速度快和灵活性强等特点。

4、像Flink 、 Spark Streaming 这类包含状态的实时计算框架，需要恢复 Master 节点的同时还需要对其状态进行恢复，Master 状态信息包含一些必要的配置、以及对 Slave 节点状态管理的信息(如“某个 Slave 节点的状态快照所在的 HDFS 路径”)。

5、SQL和数据管道集成：Flink支持SQL查询，这使得构建复杂的数据管道和实时分析变得更加简单。此外，Flink还支持与Hadoop和其他数据存储的集成，使其成为构建大规模数据管道的理想选择。

6、一条线是进入流式计算平台（例如 Storm、Flink或者SparkStreaming），去计算实时的一些指标；另一条线进入批量数据处理离线计算平台（例如Mapreduce、Hive，Spark SQL），去计算T+1的相关业务指标，这些指标需要隔日才能看见。

Q2: flink是干嘛的

1、Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据留进行有状态的计算。Flink被设计为可在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。任何类型的数据都是作为事件流产生的。

2、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。

3、Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。

Q3: Flink之工作原理

flink同时支持两种，flink的网络传输是设计固定的缓存块为单位，用户可以设置缓存块的超时值来决定换存块什么时候进行传输。 数据大于0 进行处理就是流式处理。如果设置为无限大就是批处理模型。

在JobManager端，会接收到Client提交的JobGraph形式的Flink Job，JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph，ExecutionGraph是JobGraph的并行表示，也就是实际JobManager调度一个Job在TaskManager上运行的逻辑视图。

使用flinkPlanner.validate(sqlNode)方法会拿到校验后的SqlNode变量，会判断SqlNode的类型，采用不同的转换逻辑最终获得需要的Operation对象。

Flink基于Checkpoint机制实现容错，它的原理是不断地生成分布式Streaming数据流Snapshot。在流处理失败时，通过这些Snapshot可以恢复数据流处理。

Q4: 4.一文搞定:Flink与Kafka之间的精准一次性

1、这样一旦发生故障，Flink中的FlinkKafkaProduce连接器就i能够按照自己保存的偏移量，自己去Kafka中重新拉取数据，也正是通过这种方式，就能够确保Kafka到Flink之间的精准一次性。

2、flink提供了一个特有的kafka connector去读写kafka topic的数据。

3、那么，如果要聊端到端的精准一次性，就要对这个两个“端”字进行拆解，分为输入端与Flink之间的精准一次性，和Flink与输出端之间的精准一次性。

4、Flink的 checkpoint机制和故障恢复机制给Flink内部提供了精确一次的保证，需要注意的是，所谓精确一次并不是说精确到每个event只执行一次，而是每个event对状态（计算结果）的影响只有一次。

5、在某些情况下，我们需要保证flink在消费kafka时，对于某些具有相同标识的消息，要保证其顺序性。 比如说具有相同uuid的用户行为消息，要保证其消息的顺序性，这样才能有效分析其用户行为。

6、那么首先就需要配置好linux下的java环境，具体说来，就是配置jdk环境变量。介绍在linux下配置jdk环境变量的几种常用方法。

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