zhenlong_qu的博客

本文介绍了Flink开发环境的配置和基本编程步骤。主要内容包括：1）创建Maven项目并添加Flink依赖；2）Flink程序开发步骤：获取执行环境、加载数据、指定算子、设置输出和执行程序；3）实现实时流处理（SocketWindowWordCount）和批处理（BatchWordCount）两个案例；4）对比了流处理（StreamExecutionEnvironment/DataStream）和批处理（ExecutionEnvironment/DataSet）的主要区别。文章提供了Java和Scala两种

Apache Flink是一个开源的分布式流处理框架，具有高性能、高可用和精确处理的特点。它同时支持流处理和批处理，将批处理视为流处理的特殊情况。Flink的核心组件包括数据源、转换算子和数据输出，其执行引擎灵活支持不同数据传输模型，通过调整缓存块超时值实现低延迟或高吞吐。与Storm和Spark Streaming相比，Flink提供精确一次处理语义、基于检查点的容错机制和状态管理，适合需要高吞吐、低延迟和状态管理的场景。Flink还构建了包含实时计算、机器学习等功能的生态圈，支持多种部署模式。

解释：Streaming - Spark 流计算SQL - Spark SQL计算MLib - Spark 机器学习库GraphX - Spark 图计算。