为什么说新一代流处理器Flink是第三代流处理器(论点:发展历史、区别、适用场景)-Toy模板网

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Flink 被认为是第三代流处理器，这是因为 Flink 在设计时参考了前两代流处理器的经验教训并引入了一些新的技术和思想，从而使得 Flink 具有更高的性能和更广泛的应用场景。下面我带大家了解一下流处理器从第一代到第三代的发展历史。

对于有状态的流处理，当数据越来越多时，我们必须用分布式的集群架构来获取更大的吞
吐量。但是分布式架构会带来另一个问题：怎样保证数据处理的顺序是正确的呢？带着疑问往下看

流处理器发展历史

流处理器的发展历史可以大致分为三个阶段：第一代流处理器、第二代流处理器和第三代流处理器。

第一代流处理器

第一代流处理器出现在2010年左右，最早的代表是 Twitter 的实时数据处理框架 Storm。Storm 采用了分布式消息传递模型，并将数据流分为多个数据流进行处理。Storm 的设计初衷是为了处理实时数据流，具有高性能和可靠性，但它的扩展性和灵活性较差，容易出现数据丢失和重复处理的问题。以 Storm 为代表的第一代分布式开源流处理器，主要专注于具有毫秒延迟的事件处理，特点就是一个字“快”；而对于准确性和结果的一致性，是不提供内置支持的，因为结果有可能取决于到达事件的时间和顺序。另外，第一代流处理器通过检查点来保证容错性，但是故障恢复的时候，即使事件不会丢失，也有可能被重复处理——所以无法保证 exactly-once。

第二代流处理器

第二代流处理器出现在2013年左右，最早的代表是基于 Apache Spark 的 Spark Streaming。与 Storm 不同，Spark Streaming 采用了微批处理模型，即将数据流划分为微批次进行处理。Spark Streaming 的设计思想是利用 Spark 的批处理能力，将流数据转化为批数据，从而实现实时处理。这种处理方式具有更好的容错性和扩展性，但是会导致较高的延迟和内存占用。

第三代流处理器

第三代流处理器出现在2014年左右，最早的代表是 Apache Flink。与前两代不同，Flink 采用了基于事件的处理模型，即每个事件在到达时立即被处理。这种处理方式具有更低的延迟和更高的吞吐量，并且可以自动保存和恢复状态，保证数据不会丢失。此外，Flink 的扩展性也比较好，可以根据数据量的变化自动调整并行度，同时还支持多种数据源和数据格式的处理。

Storm、Spark 和 Flink区别

Storm、Spark 和 Flink 都是流处理框架，但它们有一些不同之处：

状态管理和容错机制

Storm 的状态管理和容错机制相对较为简单，不够灵活，容易导致数据丢失或重复处理。Spark Streaming 的状态管理和容错机制相对较好，但是需要将数据缓存到内存中，导致内存占用较高，不适合处理大规模数据。而 Flink 的状态管理和容错机制则更加灵活和可靠，能够自动保存和恢复状态，保证数据不会丢失。

扩展性和灵活性

Storm 的扩展性和灵活性相对较差，无法自动调整并行度以适应数据量变化。Spark Streaming 的扩展性和灵活性比Storm更好，但是微批处理方式会导致较高的延迟和内存占用。而 Flink 的扩展性和灵活性则更好，能够根据数据量的变化自动调整并行度，同时还支持多种数据源和数据格式的处理。