📅 最后修改于: 2023-12-03 15:12:05.693000 🧑 作者: Mango
Apache Flink是一款分布式流处理框架。与其他流处理框架相比，Flink以其高效性，可伸缩性和灵活性而著称。它支持基于事件时间和处理时间的窗口，能够在多个数据源之间进行无缝的状态管理，同时可以进行流和批处理。
Flink采用了内存计算和数据流技术，因此拥有出色的处理速度和内存使用效率。它还采用了状态编程模型，可以实现更快的容错（fault-tolerance）和高可用性（high-availability）。
Flink能够轻松地扩展以适应大规模数据处理，而且不会出现性能损失。它也能够在增量的基础上逐步提高系统性能，而不是把整个系统升级。
Flink可以在不同的部署模式下运行，包括本地、云和分布式等多种模式。它还可与其他的流处理和批处理系统集成，使得Flink在数据流处理领域有着广泛的适用性。
Flink主要用于以下数据处理场景：
DataStream API提供了一套丰富的流操作API，可执行基本的流式操作（如过滤、转换和聚合）以及高级的自定义应用程序。此外，它还支持基于时间窗口的聚合和自定义非对称的状态管理。
DataSet API提供了在规模化数据集上执行批处理操作的API。它支持标准的函数式转换（如映射和过滤），并且可以与其他的数据处理库进行整合。
Flink Runtime是Flink的核心运行环境。它扮演着基础设施和一系列API之间的桥梁，管理Flink集群的状态和作业。Flink Runtime基于高效的并行数据流引擎，旨在为用户提供高效和可靠的执行体验。
Flink有多个常用的库，用于扩展Flink并增强其应用程序。这些库包括：
Apache Flink是一款高效、可伸缩和灵活的数据流处理框架。它支持流和批处理，并且能够在不同的部署模式下运行。Flink的核心组件包括DataStream API、DataSet API、Flink Runtime和Flink Libraries。Flink的主要用例包括实时数据处理、事件驱动型应用、机器学习和流和批处理结合。