Flink--实时计算

1、数据和业务的关系

        在日常的生活中，用户在使用系统的时候会产生数据，此时产生的数据又会又会推动系统的决策，做出的决策又会去影响用户，形成一个闭环的链。

2、在大数据中，根据处理的时间分成实时计算、离线计算

        实时计算：是一种低延迟，持续，事件触发的计算任务，数据实时处理，结果实时保存

        离线计算：是一种批量，高延迟，主动发起的计算任务，数据延迟处理，结果是N+1的模式

在flink是事件触发，所谓的事件触发指的是数据来一条就会处理一条数据，延时低，但是spark不能事件触发的原因是与底层的框架有关是mapreduce模型的，导致spark不能做实时任务。

3、在大数据中，根据处理方式分成流式处理、批量处理

        流式处理：数据是无穷的，一次处理一条数据或者一批数据，状态很小

        批量处理：数据是有限的，可以处理大量的数据，并且数据处理完就可以返回结果

4、当前主流的实时的框架

        1、storm：

                是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架

                优点：

                        框架比较简单，学习的成本比较低