在当前数据量激增传统的时代，不同的业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效地处理，成为当下大多数公司所面临的问题。企业需要能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理技术来处理日益增长的数据。所以Flink框架成了热门，千锋长沙Java培训班讲师这么理解的：

        相对于传统的数据处理模式，流式数据处理则有着更高的处理效率和成本控制。Apache Flink就是近年来在开源社区发展不断发展的能够支持同时支持高吞吐、低延迟、高性能分布式处理框架。Flink在近年来逐步被人们所熟知和使用，其主要原因不仅因为提供同时支持高吞吐、低延迟和exactly-once语义的实时计算能力，同时Flink还提供了基于流式计算引擎处理批量数据的计算能力，真正意义实现了批流统一，同时随着Alibaba对Blink的开源，极大地增强了Flink对批计算领域的支持。

       目前在全球范围内，越来越多的公司开始使用Flink，在国内比较出名的互联网公司如Alibaba，美团，滴滴等，都在大规模的使用Flink作为企业的分布式大数据处理引擎。到底什么Flink？今天就带大家认识一下：

       Apache Flink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。Flink支持消息队列的Events（支持实时的事件）的输入，上游源源不断产生数据放入消息队列，Flink不断消费、处理消息队列中的数据，处理完成之后数据写入下游系统，这个过程是不断持续的进行。

       那么Flink都有哪些优势？

       （1）同时支持高吞吐、低延迟、高性能，Flink是一套集高吞吐，低延迟，高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架。非常成熟的计算框架Apache Spark也只能兼顾高吞吐和高性能特性，在Spark Streaming流式计算中无法做到低延迟保障;而Apache Storm只能支持低延迟和高性能特性，但是无法满足高吞吐的要求。而对于满足高吞吐，低延迟，高性能这三个目标对分布式流式计算框架是非常重要的。

        （2）支持事件时间(Event Time)概念，在流式计算领域中，窗口计算的地位举足轻重，但目前大多数计算框架窗口计算所采用的都是系统时间(Process Time)，也是事件传输到计算框架处理时，系统主机的当前时间，Flink能够支持基于事件时间(Event Time)语义的进行窗口计算，就是使用事件产生的时间，这种时间机制使得事件即使无序到达甚至延迟到达，数据流都能够计算出精确的结果，同时保持了事件原本产生时的在时间维度的特点，而不受网络传输或者计算框架的影响。

       （3）支持有状态计算。Flink在1.4版本中实现了状态管理，所谓状态就是在流式计算过程中将算子的中间结果数据的保存在内存或者DB中，等下一个事件进入接着从状态中获取中间结果进行计算，从而无需基于全部的原始数据统计结果，这种做法极大地提升了系统的性能，同时也降低了计算过程的耗时。对于数据量非常大且逻辑运算非常复杂的流式运算，基于状态的流式计算则显得非常使用。

        （4）支持高度灵活的窗口(Window)操作，在流处理应用中，数据是连续不断的，需要通过窗口的方式对流数据进行一定范围的聚合计算，例如统计在过去的1分钟内有多少用户点击了某一网页，在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据再进行计算。Flink将窗口划分为基于Time、Count、Session，以及Data-driven等类型的窗口操作，窗口能够用灵活的触发条件定制化从而达到对复杂的流传输模式的支持，不同的窗口操作应用能够反馈出真实事件产生的情况，用户可以定义不同的窗口触发机制来满足不同的需求。

        （5）基于轻量级分布式快照(Snapshot)实现的容错，Flink能够分布式运行在上千个节点之上，将一个大型计算的流程拆解成小的计算过程，然后将计算过程分布到单台并行节点上进行处理。在任务执行过程中，能够自动的发现事件处理过程中的错误而导致数据不一致的问题，常见的错误类型例如：节点宕机，或者网路传输问题，或是由于用户因为升级或修复问题而导致计算服务重启等。在这些情况下，通过基于分布式快照技术的Checkpoints，将执行过程中的任务信息进行持久化存储，一旦任务出现异常宕机，Flink能够进行任务的自动恢复，从而确保数据在处理过程中的一致性。

        （6）基于JVM实现独立的内存管理，内存管理是每套计算框架需要重点考虑的领域，尤其对于计算量比较大的计算场景，数据在内存中该如何进行管理，针对内存管理这块，Flink实现了自身管理内存的机制，尽可能减少Full GC对系统的影响。另外通过自定义序列化/反序列化方法将所有的对象转换成二进制在内存中存储，降低数据存储的大小，更加有效的对内存空间进行利用，降低GC所带来的性能下降或者任务停止的风险，同时提升了分布式处理过数据传输的性能。因此Flink较其他分布式处理的框架则会显得更加稳定，不会因为JVM GC等问题而导致整个应用宕机的问题。

       正是由于Flink的这些优势，也吸引了众多的企业参与研发和使用Flink这项技术。因此，大家也都把Flink称为：下一代大数据处理框架的标准。既然Flink在大数据处理中那么重要，那么该如何入门学习呢？关于Flink你是不是有了更深的了解呢？想要获取全套教程的小伙伴点击右下角咨询获取哦！

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