一、Flink概述

1、Flink的前世今生

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。

• Flink起源于2008年柏林理工大学的研究性项目Stratosphere，但是当时没有火起来，因为08年的时候对于流式计算没有那么大的需求。

• 2014年该项目被捐赠给了Apache软件基金会，此时14年数据量激增，流式数据的计算对于生产就很有市场了。于是，Flink一跃成为Apache软件基金会的顶级项目之一
  Flink的Logo
  
  Apache的Logo
  
  在德语中，Flink一词表示快速和灵巧，项目采用一只松鼠的彩色图案作为logo，这不仅是因为松鼠具有快速和灵巧的特点，还因为柏林的松鼠有一种迷人的红棕色，而Flink的松鼠logo拥有可爱的尾巴，尾巴的颜色与Apache软件基金会的logo颜色相呼应，也就是说，这是一只Apache风格的松鼠。

2、什么是流式数据

我们看到了flink主要是计算方式是流式的处理数据，那何谓之流式数据。见名知义就是像水流一样的数据，源源不断的过来。我们看下官网的介绍。
[flink官网][https://flink.apache.org/flink-architecture.html]

我们看到官网的描述就是数据源源不断的从过去到现在到将来。

3、什么是计算

大数据课程都有这么一个例子，就是wordCount，简单描述一下就是：有这么一个文本，里面有一堆词汇。比如：

需求就是统计每个字出现的次数。就要分为三步走。
1、把词汇打散。
2、把相同的词汇聚一起。
3、统计每个汇聚集。
对于流式数据就是源源不断的数据过来，计算就是源源不断的数据过来flink做计算，突出一个厉害。

4、Flink的特点

Flink 是一个开源的流处理框架，它具有以下特点

• 批流一体：统一批处理、流处理
• 分布式：Flink程序可以运行在多台机器上
• 高性能：处理性能比较高
• 高可用：Flink支持高可用性（HA）
• 准确：Flink可以保证数据处理的准确性

5、使用场景

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