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前言
我们通常说的Flink是来Apache Flink，他是由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。现在越来越多的企业公司和个人都在使用Flink，来使用他的特性解决一些实时问题。
关于Flink
官方地址：https://flink.apache.org/
在官网上开头有一段话就讲到Apache Flink，翻译过来就是：Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态计算。Flink旨在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。从上面的介绍中，我们可以提取到Apache Flink是一个流式计算框架，也是流处理引擎。
● 流式计算框架：作为流式计算框架，用于处理无限量的数据，并在真正的实时上下文中运行。
● 流处理引擎：Flink是一个分布式的、高性能的、可伸缩的、容错的流处理引擎，它支持批处理和流处理，并提供了丰富的API和库，是实时数据处理的理想选择。
Flink中的事件流
在Flink中，任何类型的数据都可以形成一种事件流，数据可以被作为 无界 或者 有界 流来处理。
● 无界流
有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。例如监听数据，消费数据（信用卡消费时给出消费判断和消费告警）。
● 有界流
有定义流的开始，也有定义流的结束。有界流可以在摄取所有数据后再进行计算。有界流所有数据可以被排序，所以并不需要有序摄取。有界流处理通常被称为批处理。例如在读取文件数据，文件在被读取时是已经确定大小，确定了数据。
Flink作为一个引擎可以存储有状态的数据流。一般情况下，我们在其他框架中，都是计算一个结果后存储在数据库，例如存储在redis、mysql，然后再读取出来做一些其他业务逻辑计算。而在Flink中有状态的数据流是指在进行数据处理时，数据流中包含的状态信息可以被存储和访问，以便在处理过程中进行状态的计算和更新。与无状态的数据流相比，有状态的数据流需要更多的存储和计算资源，因为需要维护状态的一致性和容错性。
Flink拥有的能力
Flink可以在一个单独的机器上运行，也可以在一个集群上运行，并具有高效的数据处理能力，特别是对于大规模数据集。从官网来看，Flink有以下5种能力：
● 正确性保证：Flink提供了精确一次的状态一致性保障，这使得它能够保证数据的准确性和可靠性。Flink还支持实践时间驱动处理和延迟时间处理。
● 分层API：Flink提供了多种编程模型和API，包括DataStream API、DataSet API、Table API、BatchData API、ProcessFunction（时间和状态）和SQL API等，以及一系列的算子库，用于执行常见的流处理任务。
● 聚焦运维：灵活部署，支持单节点和集群部署；支持高可用；支持savekpoint。
● 支撑大规模计算：支持水平扩展，增量checkpoint，从官网可以看到：处理每天处理数万亿的事件，应用维护几TB大小的状态和应用在数千个内核上运行。
● 低延迟和高吞吐：Flink卓越的性能是在内存计算，有状态的 Flink 程序针对本地状态访问进行了优化。任务的状态始终保留在内存中，如果状态大小超过可用内存，则会保存在能高效访问的磁盘数据结构中。任务通过访问本地（通常在内存中）状态来进行所有的计算，从而产生非常低的处理延迟。
另外，Flink支持多种资源管理框架，Flink可以在包括YARN、Mesos、Kubernetes在内的多种资源管理框架上运行，并支持在裸机集群上独立部署。
总结
本文通过Flink官网来了解Flink是什么，Flink是一个事件驱动框架引擎，得力于Flink的能力，我们可以解决工作中的很多事情，Flink主要应用场景包括实时数据计算、实时数据仓库和ETL、事件驱动型场景（如告警、监控）等。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-826420.html
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