Apache Flink

1、介绍：Apache Flink是一个分布式流数据处理引擎，不仅可以用于实时数据处理，也可用于大规模的批量数据处理。它源于面向流的柔性的分布式数据流引擎Strint，具有数据一致性、资源可用性和负载均衡的优点。它可以处理各种格式的数据，比如流和批式，并且可以让用户像运行SQL一样方便的使用多种编程语言，来轻松实现实时分析和运维报告等。

2、历史背景：Apache Flink最初源自于马克斯·普朗克研究所(Max Planck Institute)2009年开发的开源项目，233strint项目。在这一年，Flink一项在实时大规模数据流处理方面有重大突破：对容错，性能和可移植性有显著改进。随后，Strint被拆分为两部分：基于流传输的空间分散式应用程序（Stinger）和 Apache Flink。

3、功能介绍：从技术架构上来讲，Apache Flink的核心特性有：大规模的统一引擎，用于实时和批量流数据处理，支持多种格式和编程语言；支持分布式计算，包括了操作和优化；支持状态管理和位置效率计算；支持并行基于容错的内存transaction，以提高数据处理的准确度及可靠性。

4、应用场景：Apache Flink的使用场景主要位于大规模的分布式数据处理，主要应用于实时处理：比如实时点击流分析，实时电商推荐以及实时消息分析；应用于并行机器学习，包括模型训练、分类、模型参数评估等；应用于大规模的批量数据处理：比如数据分析、应用日志分析等。

5、架构：Apache Flink架构包括三部分：流数据引擎、集群管理和客户端。流数据引擎分为master和slave两个部分，负责管理程序和分发任务。集群管理则为执行程序提供服务的支持，它负责资源的动态调度、故障恢复等，确保程序正常运行。客户端包括一个程序开发框架，支持基于多种编程语言的数据流编程模型，以及可视化的操作以及本地运行的调试编程环境。

6、优势：Apache Flink具有很多优势，其中最重要的就是：支持容错，在数据处理中，可以容忍节点故障，避免系统宕机；高性能，在数据处理方面，Apache Flink经过优化，处理速度非常快；可扩展，在集群环境下，Apache Flink可以根据任务的要求和数据量的大小，动态伸缩资源；可移植性，可以利用多种编程语言实现分布式数据处理，支持Java、Scala和Python语言。

7、应用：Apache Flink在大数据分析中的应用也是非常广泛的，包括：在社交网络上的实时分析、大规模文本分析，进行文本分类、语义挖掘，推文等；用于实时游戏分析，比如用户行为监测，玩家群体活动

（一）配置登录

1.导入Apache Flink依赖包：Apache Flink框架是针对大规模数据流处理和低延迟数据分析而构建的分布式计算框架，它可以有效处理高速数据流和大总体数据，从而被广泛应用于大数据领域。要使用Apache Flink，首先需要导入依赖包，其指令为： mysql flink 1.6.2

2.启动Apache Flink：打开终端，输入flink安装路径 bin/start-cluster.sh启动 Apache Flink集群，等待 Apache Flink启动成功，若显示Starting cluster。，则表明启动已经成功。

3.设置登录用户名、密码：打开终端，输入flink安装路径 bin/flink run -e --html5 --host {配置web认证的host地址} --port {监听的端口号} -u {认证的用户名} -p {认证的密码} org.apache.flink.examples.java.wordcount.WordCount。其中可以设置用户名和密码，以登录Apache Flink框架。

（二）测试登录

1. 打开浏览器，输入url为http://hostname:port，hostname为配置的host地址，port为配置的监听端口号，点击“登录”，输入刚才设置的用户名和密码，点击“登录”按钮，就可以进入Apache Flink框架的管理界面。

2. 在Apache Flink框架的管理界面中会显示出一些监控信息，意味着Apache Flink配置登录成功。用户可以在管理界面中就看到整个集群信息，并可以进行管理操作，便于集群的部署、管理和监控。