Apache Flink特刊核心知识点解析
一、Apache Flink发展现状与特点
背景介绍： 根据Qubole发布的调查报告，Apache Flink在2018年成为大数据和Hadoop生态系统中发展速度最快的引擎之一，其采用量相比2017年增长了125%。这一快速增长主要归因于Flink在流计算领域的技术创新和优秀的设计理念。
关键特点：
- 流处理能力： Flink提供了先进的状态管理和分布式一致性快照实现的检查点容错机制，使得其在流处理方面的能力非常强大。
- 批处理与流处理统一： Flink通过流处理模拟批处理的方式，能够同时支持实时流处理和批量数据处理，实现了流批一体的数据处理架构。
- 支持多种应用场景： 除了流处理外，Flink还支持交互式查询、机器学习等广泛的数据处理场景，成为一个通用计算平台。
二、Apache Flink相比其他计算引擎的优势
与Apache Spark对比：
- 流处理模式： Spark Streaming通过微批处理的方式模拟流处理，这种方式存在一定的局限性；而Flink采用了真正的流处理模式，支持连续处理（Continuous Processing），能够更好地应对实时处理的需求。
- 容错机制： Flink的状态管理和检查点机制更加高效，能够实现低延迟、高吞吐的数据处理。
与Apache Storm对比：
- 性能优势： Flink支持高吞吐量和低延迟，优于Storm的性能表现。
- 功能完备性： Flink对Exactly Once语义的支持更加强大，并且提供了丰富的窗口处理功能，适用场景更加广泛。
三、Apache Flink在国内的应用实践
阿里巴巴：
- 双十一实战： 阿里巴巴成功地将Flink应用于双十一购物节期间的数据处理任务中，有效应对了高峰时段每秒高达17亿的流量压力。
- 批处理优化： 经过优化后的Flink批处理性能有了显著提升，能够更好地满足大规模数据处理的需求。
滴滴出行：
- 复杂业务需求支持： Flink为滴滴提供了一种简单直观的API支持，帮助其解决极其复杂的业务处理需求。
字节跳动：
- 流处理标准化： 字节跳动逐步将原有的JS流处理标准化，逐步向Flink迁移，提升了系统的一致性和可靠性。