Apache 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。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

Apache Flink具有以下特点和优势：

一、强大的流处理能力

  1. 低延迟：能够实时处理流式数据，实现毫秒级的延迟，适用于对响应时间要求高的应用场景，如实时监控、在线推荐等。

  2. 高吞吐量：可以处理大规模的数据流，具有很高的吞吐量，能够满足数据密集型应用的需求。

  3. 精确一次语义：确保数据处理的结果准确可靠，即使在出现故障的情况下也能保证数据的一致性。

二、灵活的批处理支持

  1. 统一的编程模型：Flink 提供了统一的编程模型，既可以用于流处理，也可以用于批处理，使得开发者可以使用相同的代码处理不同类型的数据。

  2. 高效的批处理执行：在批处理模式下，Flink 能够充分利用集群资源，实现高效的数据处理，性能与专门的批处理框架相当。

三、丰富的功能和扩展性

  1. 状态管理：支持在流处理中管理状态，使得可以实现复杂的业务逻辑，如窗口聚合、会话分析等。

  2. 时间处理：提供了丰富的时间概念，包括事件时间、处理时间和摄入时间，方便开发者处理基于时间的业务逻辑。

  3. 连接外部系统：可以与多种外部系统进行集成，如 Kafka、HDFS、Elasticsearch 等，实现数据的输入和输出。

  4. 可扩展性：易于扩展，可以通过添加节点来增加集群的处理能力，同时也支持自定义函数和插件，满足不同的业务需求。

四、应用场景

  1. 实时数据分析：对实时产生的数据流进行分析，如实时报表、实时监控等。

  2. 数据管道：构建数据处理管道，将数据从一个系统传输到另一个系统，并进行清洗、转换和聚合等操作。

  3. 机器学习：与机器学习框架结合，实现实时的模型训练和预测。

  4. 事件驱动应用：构建事件驱动的应用程序，如实时推荐系统、实时风控系统等。

总之，Apache Flink 是一个功能强大、灵活高效的流处理和批处理框架，适用于各种数据处理场景，能够帮助开发者快速构建可靠、高性能的数据处理应用。

Flink 是一个开源的流处理框架，支持在 YARN（Yet Another Resource Negotiator）上运行。YARN 是 Apache Hadoop 的集群资源管理系统，Flink 与 YARN 结合可以有效地利用 Hadoop 集群的资源进行分布式计算。以下从几个方面详细介绍 Flink on YARN：

工作原理

当在 YARN 上运行 Flink 作业时，主要涉及以下几个步骤：

  1. 客户端提交请求：用户通过 Flink 客户端向 YARN 的 ResourceManager 提交作业请求，同时上传 Flink 作业所需的文件，如 JAR 包、配置文件等。

  2. ResourceManager 分配资源：YARN 的 ResourceManager 收到请求后，会在集群中选择一个 NodeManager 节点，并为 Flink ApplicationMaster 分配资源。

  3. 启动 ApplicationMaster：被选中的 NodeManager 会启动 Flink ApplicationMaster 进程，该进程负责整个 Flink 作业的资源管理和任务调度。

  4. 申请 TaskManager 资源：Flink ApplicationMaster 向 YARN 的 ResourceManager 申请更多的资源，用于启动 Flink TaskManager 进程。

  5. 启动 TaskManager：ResourceManager 分配资源后，NodeManager 会在相应的节点上启动 Flink TaskManager 进程。

  6. 执行作业：Flink ApplicationMaster 将作业分发给各个 TaskManager 执行。

部署模式

Flink 在 YARN 上有两种主要的部署模式：

  1. 会话模式（Session Mode）

    • 特点：在会话模式下，先启动一个 Flink 集群，该集群会一直运行在 YARN 上，多个作业可以共享这个集群资源。这种模式适合有大量小作业需要执行的场景，可以减少集群启动和销毁的开销。
    • 启动命令示例：

./bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 2048
- 参数解释：

    - `-n`：指定 TaskManager 的数量。
    - `-jm`：指定 JobManager 的内存大小（MB）。
    - `-tm`：指定每个 TaskManager 的内存大小（MB）。

  1. 作业模式（Per-Job Mode）

    • 特点：每个 Flink 作业都会启动一个独立的 Flink 集群，作业完成后，集群会自动销毁。这种模式适合长时间运行的大作业，可以避免不同作业之间的资源竞争。
    • 提交作业命令示例：

./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 2048 /path/to/your/job.jar
- 参数解释：

    - `-m yarn-cluster`：指定以 YARN 集群模式运行。
    - `-yn`：指定 TaskManager 的数量。
    - `-yjm`：指定 JobManager 的内存大小（MB）。
    - `-ytm`：指定每个 TaskManager 的内存大小（MB）。

配置要点

在使用 Flink on YARN 时，需要注意以下配置要点：

  1. YARN 配置：确保 YARN 集群正常运行，并且 yarn-site.xml 中的相关配置正确，如 yarn.resourcemanager.hostname、yarn.nodemanager.resource.memory-mb 等。

  2. Flink 配置：在 flink-conf.yaml 中进行必要的配置，如 jobmanager.memory.process.size、taskmanager.memory.process.size 等。

  3. Hadoop 环境变量：确保 Flink 可以找到 Hadoop 的配置文件，通常需要设置 HADOOP_CLASSPATH 环境变量。 

    export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

监控与调试

可以通过以下方式对 Flink on YARN 作业进行监控和调试：

  1. Flink Web UI：通过浏览器访问 Flink Web UI，查看作业的运行状态、任务执行情况、资源使用情况等信息。默认端口为 8081。

  2. YARN Web UI：通过 YARN Web UI 查看 Flink 作业在 YARN 上的资源使用情况，如 ApplicationMaster 和 TaskManager 的运行状态、资源分配情况等。默认端口为 8088。

  3. 日志查看：查看 Flink 作业的日志文件，包括 JobManager、TaskManager 和 ApplicationMaster 的日志，以便定位和解决问题。

总之，Flink on YARN 为用户提供了一种高效、灵活的方式来运行 Flink 作业，充分利用 Hadoop 集群的资源。