Flink应用介绍_flink应用场景及作用-优快云博客

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本文介绍了Flink的数据处理思想，包括其高性能、一致性保障和灵活的特性，以及在数据管道、事件驱动、数据分析等应用场景中的实践。Flink通过checkpoint、时间窗口和状态机制确保流处理的性能和可靠性。

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前言：Flink自2014年开源以来，网上对Flink的介绍不可胜数；作为一个灵活的实时计算框架，Flink到底能用来做什么？笔者通过总结在工作中的Flink使用经验和对Flink的特性理解，整理了一份Flink的应用介绍思考，希望能对在大数据领域耕耘的朋友起到参考作用。

本文从Flink数据处理思想，Flink的应用场景两方面，尽量用通俗易懂的方式讲解，使用Flink能干什么。

一、Flink数据处理思想

Flink作为第三代实时计算框架，刚问世的时候经常和Spark-Streaming做对比；经过几年的发展，在实时流处理领域，Flink基本已经成为标准的技术方案，其对流数据处理的高性能、稳定性、内部状态支撑、轻量级快照、时间语义、高度灵活性等特性，让其在解决应用需求的时候，有极其丰富的实用性。

在计算机科学中，有一个默认常识是无法同时满足CAP(一致性、可用性和分区容错性)这三个特性;类比其他的流处理计算框架，Flink在流数据处理领域，不光做到了一致性的保障，还有更优的可用性和容错性，是如何做到的呢？

在Flink的世界观里，它把数据描述成一条跟着一条的数据流，用三个阶段去定义整个处理过程，如下图所示：数据读取数据阶段、数据处理阶段，数据处理完成写入阶段。我们把这个过程想象成一个源源不断的河流，数据就是河道中的水；首先，河道的上游有一个水库（消息队列Source），我们可用通过对水库的监控，管理河道的水流；然后在河道中修建一些工厂，对水进行管理，可以做水净化、水加工、水流量计算等具体的操作（计算算子data operation）；最后对处理或加工后的水，导入下游，或者将对水监控的状态，通过汇总记录，记录到其他其他地方（sink）。在整个处理过程中，有高吞吐、准确性、实时性和容错等需求，Flink是如何保障的呢？