一 Flink概念

1.1 Flink的概念

Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有解数据流进行状态计算。如下图所示：

1.2 Flink的应用场景

1.3 Flink的目标

1.高吞吐量 2.低延迟 3，结果的准确性和良好的容错性。

1.4 Flink与spark的区别联系

Spark 和 Flink 可以说目前是各擅胜场，批处理领域 Spark 称王，而在流处理方面 Flink 当仁不让。 1.数据模型上，sprak采用RDD模型，spark streaming的Dstream实际上就是一组组小批数据RDD的集合。 2.flink的基本数据类型是数据流。工作中需要从 Spark 和 Flink 这两个主流框架中选择一个来进行实时流处理，我们更加推荐使用 Flink，主要的原因有： ⚫ Flink 的延迟是毫秒级别，而 Spark Streaming 的延迟是秒级延迟。 ⚫ Flink 提供了严格的精确一次性语义保证。 ⚫ Flink 的窗口 API 更加灵活、语义更丰富。 ⚫ Flink 提供事件时间语义，可以正确处理延迟数据。 ⚫ Flink 提供了更加灵活的对状态编程的 API

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