一、Flink 处理模型：

flink的处理方式主要有两种是流处理与批处理。Flink 专注于无限流处理，有限流处理是无限流处理的一种特殊情况。可以通过调节阈值来设置多少数据处理一次，这是批处理的一种，我们也可以设置时间阈值。这种攒一批再处理的方式可能会有延迟，kafka应该也有这个思路。

1、流处理

无限流处理：

• 输入的数据没有尽头，像水流一样源源不断
• 数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停地进行

有限流处理：

• 从某一个时间点开始处理数据，然后在另一个时间点结束
• 输入数据可能本身是有限的（即输入数据集并不会随着时间增长），也可能出于分析的目的被人为地设定为有限集（即只分析某一个时间段内的事件）
  Flink封装了DataStream API进行流处理，封装了DataSet API进行批处理。
  同时，Flink也是一个批流一体的处理引擎，提供了Table API / SQL统一了批处理和流处理

2、流处理引擎的技术选型

市面上的流处理引擎不止Flink一种，其他的比如Storm、SparkStreaming、Trident等，实际应用时如何进行选型，给大家一些建议参考

• 流数据要进行状态管理，选择使用Trident、Spark Streaming或者Flink
• 消息投递需要保证At-least-once（至少一次）或者Exactly-once（仅一次）不能选择Storm
• 对于小型独立项目，有低延迟要求，可以选择使用Storm，更简单
• 如果项目已经引入了大框架Spark，实时处理需求可以满足的话，建议直接使用Spark中的Spark Streaming
• 消息投递要满足Exactly-once（仅一次），数据量大、有高吞吐、低延迟要求，要进行状态管理或窗口统计，建议使用Flink
  
  flink是拿到数据就处理，所以延迟很低，spark是在一个时间内压缩处理时长，但是不是真的延迟低。后面看spark的时候再说。

3、Flink 应用场景

Flink主要应用于流式数据分析场景

• 实时ETL

  集成流计算现有的诸多数据通道和SQL灵活的加工能力，对流式数据进行实时清晰、归并和结构化处理；同时，对离线数仓进行有效的补充和优化，并为数据实时传输提供可计算通道。

• 实时报表

  实时化采集、加工流式数据存储；实时监控和展现业务、客户各类指标，让数据化运营实时化。

• 监控预警

  对系统和用户行为进行实时监测和分析，以便及时发现危险行为。

• 在线系统

  实时计算各类数据指标，并利用实时结果及时调整在线系统的相关策略，在各类内容投放、智能推送领域有大量的应用。

二、总结

我们看到flink有一个很大的特点就是实时性，所以可以基于实时性做一些很多实时数据的处理和监测。