本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：
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1. Flink运行时架构
1.1Flink架构
Flink 运行时架构主要包含几个部分：Client、JobManager(master节点)和TaskManger(slave节点)。
Client：Flink 作业在哪台机器上面提交，那么当前机器称之为Client。用户开发的Program 代码，它会构建出DataFlow graph，然后通过Client提交给JobManager。
JobManager：是主（master）节点，相当于YARN里面的REsourceManager，生成环境中一般可以做HA 高可用。JobManager会将任务进行拆分，调度到TaskManager上面执行。
TaskManager：是从节点（slave），TaskManager才是真正实现task的部分。
Client提交作业到JobManager，就需要跟JobManager进行通信，它使用Akka框架或者库进行通信，另外Client与JobManager进行数据交互，使用的是Netty框架。Akka通信基于Actor System，Client可以向JobManager发送指令，比如Submit job或者Cancel /update job。JobManager也可以反馈信息给Client，比如status updates，Statistics和results
Client提交给JobManager的是一个Job，然后JobManager将Job拆分成task，提交给TaskManager（worker）。JobManager与TaskManager也是基于Akka进行通信，JobManager发送指令，比如Deploy/Stop/Cancel Tasks或者触发Checkpoint，反过来TaskManager也会跟JobManager通信返回Task Status，Heartbeat（心跳），Statistics等。另外TaskManager之间的数据通过网络进行传输，比如Data Stream做一些算子的操作，数据往往需要在TaskManager之间做数据传输。
1.2. TaskManger Slot
TaskManager是进程，他下面运行的task（整个Flink应用是Job，Job可以拆分成很多个task）是线程，每个task/subtask(线程)下可运行一个或者多个operator，即OperatorChain。Task是class，抽象的，subtask是Object(类比学习)，具体的。
一个TaskManager通过Slot(任务槽)来控制它上面可以接受多少个task，比如一个TaskManager划分了3个Task Slot(仅限内存托管，目前CPU未做隔离)，它只能接受3个task。Slot均分TaskManager所托管的内存，比如一个TaskManager有6G内存，那么每个Slot分配2G。
同一个TaskManager中的task共享TCP连接(通过多路复用)和心跳消息。它们还可以共享数据集和数据结构，从而减少每个任务的开销。一个TaskManager有N个槽位只能接受N个Task吗？不是，后面会讲共享槽位。
1.3. OperatorChain && Task
为了更高效地分布式执行，Flink会尽可能地将operator的subtask链接（chain）在一起形成task。以wordcount为例，解析不同视图下的数据流，如下图所示。
数据流（逻辑视图）
创建Source（并行度设置为1）读取数据源，数据经过FlatMap（并行度设置为2）做转换操作，然后数据经过Key Agg（并行度设置为2）做聚合操作，最后数据经过Sink（并行度设置为2）将数据输出。
数据流（并行化视图）
并行度为1的Source读取数据源，然后FlatMap并行度为2读取数据源进行转化操作，然后数据经过Shuffle交给并行度为2的Key Agg进行聚合操作，然后并行度为2的Sink将数据输出，未优化前的task总和为7。
数据流（优化后视图）
并行度为1的Source读取数据源，然后FlatMap并行度为2读取数据源进行转化操作，然后数据经过Shuffle交给Key Agg进行聚合操作，此时Key Agg和Sink操作合并为一个task（注意：将KeyAgg和Sink两个operator进行了合并，因为这两个合并后并不会改变整体的拓扑结构），它们一起的并行度为2，数据经过Key Agg和Sink之后将数据输出，优化后的task总和为5.
1.4. OperatorChain的优点和组成条件
OperatorChain的优点
1.减少线程切换
2.减少序列化与反序列化
3.减少数据在缓冲区的交换
4.减少延迟并且提高吞吐能力
OperatorChain 组成条件
1.没有禁用Chain
2.上下游算子并行度一致 。
3.下游算子的入度为1(也就是说下游节点没有来自其他节点的输入)。
4.上下游算子在同一个slot group(后面紧跟着就会讲如何通过slot group先分配到同一个solt，然后才能chain) 。
5.下游节点的 chain 策略为 ALWAYS（可以与上下游链接，map、flatmap、filter等默认是ALWAYS）。
6.上游节点的 chain 策略为 ALWAYS 或 HEAD（只能与下游链接，不能与上游链接，Source默认是HEAD）。
7.上下游算子之间没有数据shuffle (数据分区方式是 forward)。
1.5. 编程改变OperatorChain行为
Operator chain的行为可以通过编程API中进行指定，可以通过在DataStream的operator后面（如someStream.map(..))调用startNewChain()来指示从该operator开始一个新的chain（与前面截断，不会被chain到前面）。可以调用disableChaining()来指示该operator不参与chaining（不会与前后的operator chain一起）。可以通过调用StreamExecutionEnvironment.disableOperatorChaining()来全局禁用chaining。可以设置Slot group，例如someStream.filter(...).slotSharingGroup(“name”)。可以通过调整并行度，来调整Operator chain。
2. Slot分配与共享
2.1共享Slot
默认情况下，Flink 允许subtasks共享slot，条件是它们都来自同一个Job的不同task的subtask。结果可能一个slot持有该job的整个pipeline。
允许slot共享有以下两点好处：
1.Flink集群需要的任务槽与作业中使用的最高并行度正好相同(前提，保持默认SlotSharingGroup)。也就是说我们不需要再去计算一个程序总共会起多少个task了。
2.更容易获得更充分的资源利用。如果没有slot共享，那么非密集型操作source/flatmap就会占用同密集型操作 keyAggregation/sink 一样多的资源。如果有slot共享，将task的2个并行度增加到6个，能充分利用slot资源，同时保证每个TaskManager能平均分配到重的subtasks。
2.2共享Slot实例
将 WordCount 的并行度从之前的2个增加到6个（Source并行度仍为1），并开启slot共享（所有operator都在default共享组），将得到如上图所示的slot分布图。
首先，我们不用去计算这个job会其多少个task，总之该任务最终会占用6个slots（最高并行度为6）。其次，我们可以看到密集型操作 keyAggregation/sink 被平均地分配到各个 TaskManager。
2.3 SlotSharingGroup(soft)
SlotSharingGroup是Flink中用来实现slot共享的类，它尽可能地让subtasks共享一个slot。
保证同一个group的并行度相同的sub-tasks 共享同一个slots。算子的默认group为default(即默认一个job下的subtask都可以共享一个slot)
为了防止不合理的共享，用户也能通过API来强制指定operator的共享组，比如：someStream.filter(...).slotSharingGroup("group1");就强制指定了filter的slot共享组为group1。怎么确定一个未做SlotSharingGroup设置算子的SlotSharingGroup什么呢(根据上游算子的group 和自身是否设置group共同确定)。适当设置可以减少每个slot运行的线程数，从而整体上减少机器的负载。
2.4 CoLocationGroup(强制)
CoLocationGroup可以保证所有的并行度相同的sub-tasks运行在同一个slot，主要用于迭代流(训练机器学习模型)。
3. Slot & parallelism的关系
3.1 Slots && parallelism
如上图所示，有两个TaskManager，每个TaskManager有3个槽位。假设source操作并行度为3，map操作的并行度为4，sink的并行度为4，所需的task slots数与job中task的最高并行度一致，最高并行度为4，那么使用的Slot也为4。
3.2如何计算Slot
如何计算一个应用需要多少slot？
如果不设置SlotSharingGroup，那么需要的Slot数为应用的最大并行度数。如果设置了SlotSharingGroup，那么需要的Slot数为所有SlotSharingGroup中的最大并行度之和。比如已经强制指定了map的slot共享组为test，那么map和map下游的组为test，map的上游source的组为默认的default，此时default组中最大并行度为10，test组中最大并行度为20，那么需要的Slot=10+20=30。
4.Flink部署模式
4.1 Local 本地部署
Flink 可以运行在 Linux、Mac OS X 和 Windows 上。本地模式的安装唯一需要的只是 Java 1.7.x或更高版本，本地运行会启动Single JVM，主要用于测试调试代码。
4.2 Standalone Cluster集群部署
软件需求
1.安装Java1.8或者更高版本
2.集群各个节点需要ssh免密登录
Flink Standalone 运行流程前面已经讲过，这里就不在赘叙。
4.3Flink ON YARN
Flink ON YARN工作流程如下所示：
首先提交job给YARN，就需要有一个Flink YARN Client。
第一步：Client将Flink 应用jar包和配置文件上传到HDFS。
第二步：Client向REsourceManager注册resources和请求APPMaster Container
第三步：REsourceManager就会给某一个Worker节点分配一个Container来启动APPMaster，JobManager会在APPMaster中启动。
第四步：APPMaster为Flink的TaskManagers分配容器并启动TaskManager，TaskManager内部会划分很多个Slot，它会自动从HDFS下载jar文件和修改后的配置，然后运行相应的task。TaskManager也会与APPMaster中的JobManager进行交互，维持心跳等。
5.Flink Standalone集群部署
安装Flink之前需要提前安装好JDK，这里我们安装的是JDK1.8版本。
5.1下载
可以到官网：https://archive.apache.org/dist/flink/ 将Flink1.6.2版本下载到本地。
5.2解压
将下载的flink-1.6.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz上传至主节点
使用tar -zxvf flink-1.6.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz命令解压flink安装包
方便后期flink多版本的使用，可以创建flink软连接
ln -s flink-1.6.2 flink
5.3配置环境变量
vi ~/.bashrc
export FLINK_HOME=/home/hadoop/app/flink
export PATH=$FLINK_HOME/bin:$PATH
使配置文件生效
source ~/.bashrc
查看flink版本
flink -v
5.4修改配置文件
1.修改flink-conf.yaml配置文件
vi flink-conf.yaml
#JobManager地址
jobmanager.rpc.address: cdh01
#槽位配置为3
taskmanager.numberOfTaskSlots: 3
#设置并行度为3
parallelism.default: 3
2.修改masters配置
vi masters
cdh01:8081
3.修改slaves配置
vi slaves
cdh01
cdh02
cdh03
5.5主节点安装目录同步到从节点
通过deploy.sh脚本将flink安装目录同步到其他节点。
deploy.sh flink-1.6.2 /home/hadoop/app/ slave
在从节点分别创建flink软连接
ln -s flink-1.6.2 flink
5.6启动服务
进入flink bin目录执行启动集群脚本start-cluster.sh
bin/start-cluster.sh
通过web查看flink集群，查看相关集群信息。
5.7测试运行
查看官网案例：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/
1.启动nc服务
nc -l 9000
2.提交flink作业
bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000
3.输入测试数据
4.查看运行结果
在TaskManager界面查看Flink运行结果