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Flink 第1章 基础介绍和特性

一 Flink概念

1.1 Flink的概念

Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有解数据流进行状态计算。如下图所示:

1.2 Flink的应用场景

 1.3 Flink的目标

1.高吞吐量  2.低延迟  3,结果的准确性和良好的容错性。

1.4 Flink与spark的区别联系

Spark Flink 可以说目前是各擅胜场,批处理领 域 Spark 称王,而在流处理方面 Flink 当仁不让。
1.数据模型上,sprak采用RDD模型,spark streaming的Dstream实际上就是一组组小批数据RDD的集合。
2.flink的基本数据类型是数据流。
工作中需要从 Spark Flink 这两个主流框架中选择一个来进行实时流处理,我们
更加推荐使用 Flink,主要的原因有:
Flink 的延迟是毫秒级别,而 Spark Streaming 的延迟是秒级延迟。
Flink 提供了严格的精确一次性语义保证。
Flink 的窗口 API 更加灵活、语义更丰富。
Flink 提供事件时间语义,可以正确处理延迟数据。
Flink 提供了更加灵活的对状态编程的 API

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