Flink剖析：Apache顶级项目的分布式数据流处理平台

Flink剖析 Flink是Apache顶级项目之一，作为一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，能够基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。下面是Flink的详细剖析： 1. 概述 在如今数据爆炸的时代，企业的数据量与日俱增，大数据产品层出不穷。Flink是一个新的大数据处理引擎，目标是统一不同来源的数据处理。这与Spark的目标相似，但Flink和Spark的实现细节不同。 2. Flink概述 Flink是一个开源计算平台，能够基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。 3. What's Flink Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。它能够基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。Flink从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。 4. Flink技术栈 Flink技术栈是一个统一的平台，可以运行批量、流式、交互式、图处理、机器学习等应用。Flink技术栈的总览如图所示： 5. Compare with Spark 了解Flink的作用和优缺点，需要有一个参照物，这里，以它与Spark来对比阐述。从抽象层，内存管理，语言实现，以及API和SQL等方面来赘述。 5.1 Abstraction Flink和Spark都有着相似的抽象层，但是Flink的抽象层更加灵活和强大。Flink可以处理流处理和批处理，而Spark主要处理批处理。 5.2 Memory Management Flink和Spark都有着不同的内存管理机制。Flink使用了Netty来管理内存，而Spark使用了Tungsten来管理内存。 5.3 Language Implementation Flink和Spark都支持多种语言的实现，包括Java、Scala、Python等。然而，Flink更加支持流处理和批处理的语言实现。 5.4 API and SQL Flink和Spark都有着相似的API和SQL实现。然而，Flink的API和SQL更加灵活和强大，可以处理流处理和批处理的复杂应用场景。 Flink是一个功能强大且灵活的开源计算平台，可以处理流处理和批处理的复杂应用场景。它与Spark相比，具有不同的实现细节和技术栈，但是都可以作为大数据处理引擎使用。