Apache Flink 是一款高度活跃的开源大数据计算引擎，专长于实时计算和流式处理。过去几年，尤其是2019年，Flink 的发展速度显著，GitHub Star 数量翻倍，Contributor 数量持续增长，表明越来越多的开发者和企业正在采用 Flink 并积极参与到其发展中。在中国，Flink 已经被广泛应用于多个一线公司，例如 阿里巴巴、快手、bili、美团点评、小米、OPPO 和 菜鸟网络 等。这些公司利用 Flink 构建了实时计算平台，用于处理大规模的准实时数据分析、实时数仓建设和实时风控等任务。Flink 的高效性能和灵活性使它成为实时数据处理领域的首选工具。
Flink 的核心特性包括其流水线运行系统，能够同时处理批处理和流处理任务，提供了低延迟、高吞吐量的数据处理能力。此外，Flink 的状态管理和事件驱动功能使其在实时数据分析和在线函数计算中表现出色。在未来的演进方向上，Flink 社区的目标是将其发展成为一个统一的数据引擎。这意味着 Flink 将进一步整合批处理和流处理，实现批流一体，提供统一的数据处理和分析解决方案。
在 Flink 1.9版本之前，批处理（DataSet API）和流处理（DataStream API）是分开的，但在1.9及后续版本中，社区致力于整合这两部分，使它们在运行时环境和API层面更加融合。同时，Flink 社区也在积极探索在线数据分析处理的潜力，利用 Event-Driven Function 的能力和内置的状态管理特性，推动 Flink 在函数计算领域的应用。随着人工智能的快速发展，Flink 有望更好地支持 AI 场景，可能通过与 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架的集成，提供大数据+AI的全链路解决方案。
Apache Flink 在实时计算领域的地位日益巩固，其技术成熟度和社区活跃度都在不断提升。无论是国内还是国际的一线公司，都在积极利用 Flink 来解决大规模数据处理的挑战，并推动着 Flink 的技术创新和应用边界扩展。随着 Flink 批流一体架构的不断优化，我们可以期待它在未来成为更加全面、强大的数据处理平台。