介绍

是什么?

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。

任何类型的数据都是作为事件流产生的。信用卡交易，传感器测量，机器日志或网站或移动应用程序上的用户交互，所有这些数据都作为流生成。 数据可以作为无界或有界流处理

• 无界流有一个开始但没有定义的结束。它们不会在生成时终止并提供数据。必须持续处理无界流，即必须在摄取事件后立即处理事件。无法等待所有输入数据到达，因为输入是无界的，并且在任何时间点都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序（例如事件发生的顺序）摄取事件，以便能够推断结果完整性。
• 有界流具有定义的开始和结束。可以在执行任何计算之前通过摄取所有数据来处理有界流。处理有界流不需要有序摄取，因为可以始终对有界数据集进行排序。有界流的处理也称为批处理。

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Apache Flink擅长处理无界和有界数据集。精确控制时间和状态使Flink的运行时能够在无界流上运行任何类型的应用程序。有界流由算法和数据结构内部处理，这些算法和数据结构专门针对固定大小的数据集而设计，从而产生出色的性能。

应用特色

Flink设计为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出名

部署应用程序在任何地方

     Apache Flink是一个分布式系统，需要计算资源来执行应用程序。Flink集成了所有常见的集群资源管理器，如Hadoop YARN、Apache Mesos和Kubernetes，但也可以设置为作为独立集群运行
     Flink被设计成能够很好地工作于前面列出的每个资源管理器。这是通过特定于资源管理器的部署模式实现的，这种部署模式允许Flink以其惯用的方式与每个资源管理器交互
     在部署Flink应用程序时，Flink根据应用程序的配置并行性自动识别所需的资源，并从资源管理器请求它们。如果发生故障，Flink将通过请求新的资源来替换失败的容器。提交或控制应用程序的所有通信都是通过REST调用进行的。这简化了Flink在许多环境中的集成。

以任何规模运行应用程序

     Flink设计用于在任何规模上运行有状态流应用程序。应用程序被并行化成数千个任务，这些任务分布在一个集群中并发执行。因此，应用程序实际上可以利用无限数量的cpu、主内存、磁盘和网络IO。此外，Flink很容易保持非常大的应用状态。它的异步和增量检查点算法确保了对处理延迟的最小影响，同时保证了精确的一次状态一致性

利用内存中的性能

     有状态Flink应用程序针对本地状态访问进行了优化。任务状态总是在内存中维护，如果状态大小超过可用内存，则在具有访问效率的磁盘数据结构中维护。因此，任务通过访问本地(通常是在内存中)状态来执行所有计算，从而产生非常低的处理延迟。Flink通过定期和异步检查本地状态到持久存储，保证了在发生故障时的精确一次状态一致性