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Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务： DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、Scala和Python。 DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。 Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。 此外，Flink还针对特定的应用领域提供了领域库，例如： Flink ML，Flink的机器学习库

一、简介 开源流式处理系统在不断地发展，从一开始只关注低延迟指标到现在兼顾延迟、吞吐与结果准确性，在发展过程中解决了很多问题，编程API的易用性也在不断地提高。本文介绍一下 Flink 中的核心概念，这些概念是学习与使用 Flink 十分重要的基础知识，在后续开发 Flink 程序过程中将会帮助开发人员更好地理解 Flink 内部的行为和机制。 这里引用一张图来对常用的实时计算框架做个对比： Flink 是有状态的和容错的，可以在维护一次应用程序状态的同时无缝地从故障中恢复。它支持大规模计算能力，能够在数千个节点上并发运行。它具有很好的吞吐量和延迟特性。同时，Flink 提供了多种灵活的窗口函数。Flink 在流式计算里属于真正意义上的单条处理，每一条数据都触发计算，而不是像 Spark 一样的 Mini Batch 作为流式处理的妥协。Flink的容错机制较为轻量，对吞吐量影响较小，而且拥有图和调度上的一些优化，使得 Flink 可以达到很高的吞吐量。而 Strom 的容错机制需要对每条数据进行ack，因此其吞吐量瓶颈也是备受诟病。 二、工作原理 Flink基本工作原理如下图： JobClient：负责接收程序，解析和优化程序的执行计划，然后提交执行计划到JobManager。这里执行的程序优化是将相邻的Operator融合，形成Operator Chain

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理，所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法，或者通过一个独立的开源框架来实现其中每一种处理方案。例如，实现批处理的开源方案有MapReduce、Tez、Crunch、Spark，实现流处理的开源方案有Samza、Storm。 Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），分别提供了流处理和批处理API，而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。 基本特性 关于Flink所支持的特性，我这里只是通过分类的方式简单做一下梳理，涉及到具体的一些概念及其原理会在后面的部分做详细说明。 流处理特性 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理

前言 Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 文章转载自： 深入理解Flink核心技术 一.Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务： DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、Scala和Python。 DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。 Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。 此外，Flink还针对特定的应用领域提供了领域库