一、Flink基础概念

1、Flink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状态计算   （官网解释）
用松鼠logo的原因:希望这个项目（Flink）能做到快速灵活的大数据的处理 ，Flink在德语里面表示 快速 灵巧  这玩意是德国的

Flink应用场景

电商和市场营销: 实时报表|广告投放|实时推荐
物流配送及服务: 订单状态跟踪|信息推送
物联网: 实时数据采集|实时报警
银行和金融业: 实时结算|风险检测 

2、为什么要用Flink

批处理和流处理
流数据更真实的反映了我们的生活方式
我们的目标:

• 低延迟
• 高吞吐
• 结果的准确性和良好的容错性

3.流处理的发展和演变

3.1 传统数据处理结构

事务处理（比如后台管理系统） 计算层 管理层 OLTP
分析处理 (数据量可以很大，但是不能实时 HIVE) OLAP

3.2 流处理的演变

Lambda架构 （第二代）
用两套系统，同时保证低延迟和结果准确

• 批处理
• 流处理

3.3 新一代流处理器---Flink

核心特点

• 高吞吐、低延迟
• 结果的正确性 （时间语义 事件时间 ）
• 精确一次（exacly-once）的状态一致性保证
• 可以与众多常用存储系统链接
• 高可用、支持动态扩展

应用场景

• 事件驱动型应用
• 数据分析型应用
• 数据管道型应用

4.Flink的主要特点

分层API

越顶层越抽象，表达含义越简明，使用越方便
越底层越具体，表达能力越丰富，使用越灵活

                  SQL  最高层语言
            Table API  声明式领域专用语言 
DataStream/DataSetAPI  核心APls  --> 重要
          有状态流处理  底层APls   process function  (理论上啥都能做 相当于自定义处理函数  自定义API)

特点总结：

• 低延迟
• 高吞吐
• 高容错
• 结果正确
• 语义化窗口
• 易用的API

5.Flink 与 Spark Streaming区别

5.1数据处理架构不同

Spark 适合处理批次数据

输入数据流 ->  SparkStreaming  ->  ‘微批次’数据  -> Spark引擎   --> 处理后”微批次“数据

Flink 适合处理流数据

有界数据流
无界数据流

5.2 数据模型不同

• Spark采用RDD模型。Spark Streaming的DStream实际上也就是一组组小批数据RDD的集合
• Flink基本数据模型是数据流，以及事件（Event）序列

5.3 运行时架构不同

• Spark是批计算，将DAG划分为不同的Stage，一个完成后才可以计算下一个
• Flink是标准的流执行模式。一个事件在一个节点处理完后可以直接发往下一个节点进行处理