在當前數據量激增傳統的時代，不同的業務場景都有大量的業務數據產生，對于這些不斷產生的數據應該如何進行有效地處理，成為當下大多數公司所面臨的問題。企業需要能夠同時支持高吞吐、低延遲、高性能的流處理技術來處理日益增長的數據。所以Flink框架成了熱門，千鋒長沙Java培訓班講師這么理解的：

        相對于傳統的數據處理模式，流式數據處理則有著更高的處理效率和成本控制。Apache Flink就是近年來在開源社區發展不斷發展的能夠支持同時支持高吞吐、低延遲、高性能分布式處理框架。Flink在近年來逐步被人們所熟知和使用，其主要原因不僅因為提供同時支持高吞吐、低延遲和exactly-once語義的實時計算能力，同時Flink還提供了基于流式計算引擎處理批量數據的計算能力，真正意義實現了批流統一，同時隨著Alibaba對Blink的開源，極大地增強了Flink對批計算領域的支持。

       目前在全球范圍內，越來越多的公司開始使用Flink，在國內比較出名的互聯網公司如Alibaba，美團，滴滴等，都在大規模的使用Flink作為企業的分布式大數據處理引擎。到底什么Flink？今天就帶大家認識一下：

       Apache Flink是由Apache軟件基金會開發的開源流處理框架，其核心是用Java和Scala編寫的分布式流數據流引擎。Flink以數據并行和流水線方式執行任意流數據程序，Flink的流水線運行時系統可以執行批處理和流處理程序。此外，Flink的運行時本身也支持迭代算法的執行。Flink支持消息隊列的Events（支持實時的事件）的輸入，上游源源不斷產生數據放入消息隊列，Flink不斷消費、處理消息隊列中的數據，處理完成之后數據寫入下游系統，這個過程是不斷持續的進行。

       那么Flink都有哪些優勢？

       （1）同時支持高吞吐、低延遲、高性能，Flink是一套集高吞吐，低延遲，高性能三者于一身的分布式流式數據處理框架。非常成熟的計算框架Apache Spark也只能兼顧高吞吐和高性能特性，在Spark Streaming流式計算中無法做到低延遲保障;而Apache Storm只能支持低延遲和高性能特性，但是無法滿足高吞吐的要求。而對于滿足高吞吐，低延遲，高性能這三個目標對分布式流式計算框架是非常重要的。

        （2）支持事件時間(Event Time)概念，在流式計算領域中，窗口計算的地位舉足輕重，但目前大多數計算框架窗口計算所采用的都是系統時間(Process Time)，也是事件傳輸到計算框架處理時，系統主機的當前時間，Flink能夠支持基于事件時間(Event Time)語義的進行窗口計算，就是使用事件產生的時間，這種時間機制使得事件即使無序到達甚至延遲到達，數據流都能夠計算出精確的結果，同時保持了事件原本產生時的在時間維度的特點，而不受網絡傳輸或者計算框架的影響。

       （3）支持有狀態計算。Flink在1.4版本中實現了狀態管理，所謂狀態就是在流式計算過程中將算子的中間結果數據的保存在內存或者DB中，等下一個事件進入接著從狀態中獲取中間結果進行計算，從而無需基于全部的原始數據統計結果，這種做法極大地提升了系統的性能，同時也降低了計算過程的耗時。對于數據量非常大且邏輯運算非常復雜的流式運算，基于狀態的流式計算則顯得非常使用。

        （4）支持高度靈活的窗口(Window)操作，在流處理應用中，數據是連續不斷的，需要通過窗口的方式對流數據進行一定范圍的聚合計算，例如統計在過去的1分鐘內有多少用戶點擊了某一網頁，在這種情況下，我們必須定義一個窗口，用來收集最近一分鐘內的數據，并對這個窗口內的數據再進行計算。Flink將窗口劃分為基于Time、Count、Session，以及Data-driven等類型的窗口操作，窗口能夠用靈活的觸發條件定制化從而達到對復雜的流傳輸模式的支持，不同的窗口操作應用能夠反饋出真實事件產生的情況，用戶可以定義不同的窗口觸發機制來滿足不同的需求。

        （5）基于輕量級分布式快照(Snapshot)實現的容錯，Flink能夠分布式運行在上千個節點之上，將一個大型計算的流程拆解成小的計算過程，然后將計算過程分布到單臺并行節點上進行處理。在任務執行過程中，能夠自動的發現事件處理過程中的錯誤而導致數據不一致的問題，常見的錯誤類型例如：節點宕機，或者網路傳輸問題，或是由于用戶因為升級或修復問題而導致計算服務重啟等。在這些情況下，通過基于分布式快照技術的Checkpoints，將執行過程中的任務信息進行持久化存儲，一旦任務出現異常宕機，Flink能夠進行任務的自動恢復，從而確保數據在處理過程中的一致性。

        （6）基于JVM實現獨立的內存管理，內存管理是每套計算框架需要重點考慮的領域，尤其對于計算量比較大的計算場景，數據在內存中該如何進行管理，針對內存管理這塊，Flink實現了自身管理內存的機制，盡可能減少Full GC對系統的影響。另外通過自定義序列化/反序列化方法將所有的對象轉換成二進制在內存中存儲，降低數據存儲的大小，更加有效的對內存空間進行利用，降低GC所帶來的性能下降或者任務停止的風險，同時提升了分布式處理過數據傳輸的性能。因此Flink較其他分布式處理的框架則會顯得更加穩定，不會因為JVM GC等問題而導致整個應用宕機的問題。

       正是由于Flink的這些優勢，也吸引了眾多的企業參與研發和使用Flink這項技術。因此，大家也都把Flink稱為：下一代大數據處理框架的標準。既然Flink在大數據處理中那么重要，那么該如何入門學習呢？關于Flink你是不是有了更深的了解呢？想要獲取全套教程的小伙伴點擊右下角咨詢獲取哦！

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