本文介绍了Apache Flink作为一个批处理和流处理结合的框架，其核心是流数据处理引擎，擅长处理无界和有界数据。Flink提供了事件时间和处理时间的概念，支持时间窗口和数据窗口操作，以及强大的容错机制，如Checkpoint，确保在出现故障时恢复应用状态。Flink广泛应用在低时延场景，如欺诈检测、异常检测等。
Flink
Flink概述
• Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎，对无界和有界数据流进行状态计算。
• Flink可以部署在各种资源提供者（如YARN，Apache Mesos和Kubernetes）上，也可以作为裸机硬件上的独立群集。配置为高可用性，Flink没有单点故障，提供高吞吐量和低延迟，并为世界上最苛刻的流处理应用程序提供支持。
• Flink以event为粒度进行计算。
• 有70多个来自学术界和工业界贡献者，从而使得flink项目不断成长。
• 从2014年12月起，成为Apache社区顶级孵化项目。
为什么选择Flink？
• Flink是一个开源的分布式流式处理框架。
• 提供准确的结果，甚至在出现无序或者延迟加载的数据的情况下；
• 它是状态化的容错的，同时在维护一次完整的的应用状态时，能无缝修复错误；
• 大规模运行，在上千个节点运行时有很好的吞吐量和低延迟。
Flink应用场景
• Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理场景：高并发处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
• 典型应用场景有：
• 欺诈识别
• 异常检测
• 基于规则的警报
• 业务流程监控
• Web应用程序（社交网络）
Fink架构图
• Flink提供了三种部署方案local&#x
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
