【Flink篇01】Flink入门1

Apache Flink是一个强大的开源流处理框架，源自于2010年至2014年的Stratosphere项目。该项目由柏林的多所大学联合欧洲其他大学共同研发，最终于2014年4月捐赠给Apache软件基金会，并在同年12月成为顶级项目。Flink的名字来源于德语，寓意快速和灵活，它的标志是一只具有Apache风格的松鼠，象征着快速、灵活和适应性强的特性。 Flink的核心理念是为分布式、高性能、高可用性和精确的流处理应用提供一个平台。它是一个处理引擎，能够处理无界和有界数据流，并支持状态计算。Flink旨在在各种集群环境中运行，提供内存级别的执行速度，并能扩展至任意规模。 在处理模式上，Flink采用了事件驱动的方式，这与消息队列系统如Kafka的运作方式相似。事件驱动的应用根据接收到的事件触发计算和状态更新。Flink与Spark Streaming在处理世界观上有显著区别：Spark Streaming将所有数据视为微批次，而Flink则认为一切皆为流。批处理适合离线分析，数据量大且有明确边界；流处理则适用于实时场景，数据无界且需要实时响应。Flink的独特之处在于它将有界流和无界流统一在一个框架下，无界数据流需要连续处理，而有界数据流可以一次性处理完所有数据，这也使得Flink在处理延迟方面具有优势。 Flink提供了分层的API，让用户可以根据需求选择合适的抽象层次进行编程。底层的过程函数（Process Function）允许对事件进行细粒度控制，包括状态管理和事件时间处理，适合实现复杂逻辑。DataStream API和DataSet API是更常用的抽象层，提供各种转换、连接、聚合和窗口操作等功能，适用于大部分应用场景。DataStream API处理无界和有界流，而DataSet API专门处理有界数据集，支持循环和迭代。Table API则提供了一个声明式的、基于表格的编程接口，类似于SQL，但更加强调动态变化的表和流数据，其优化器可以自动优化查询计划，简化编程。 此外，Flink的Table API可以与DataStream和DataSet API互换使用，这意味着用户可以在不同抽象级别间灵活切换，既可以选择高级的声明式API简化编程，也可以选择底层API进行更精细的控制，这为开发者提供了极大的灵活性和便利性。总而言之，Flink是一个强大而灵活的流处理框架，无论是在实时分析、事件驱动的应用还是大数据处理中，都能展现出卓越的性能和功能。