Apache Flink 概览 - 有状态的流式计算

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Flink的主要特性如下：

 

一、所有的流式使用用例

 

• 事件驱动的应用
• 流式 & 批量分析
• 数据 Pipelines & ETL

二、保证正确性

 

• 严格一次（Exactly-once） 状态一致性
• 基于消息时间（Event-time）的 处理
• 复杂的后期数据处理（Sophisticated late data handling）

三、分层的API

 

• 基于流和批量数据的SQL
• DataStream API 和 DataSet API
• 基于时间和状态的处理函数

四、操作重点（Operational Focus）

 

• 灵活的部署
• 高可用的设置
• 保存点（SavePoint）

五、扩展至任何用例

 

• 横向扩展的架构（Scale-out architecture）
• 支持大量的状态
• 增量的checkpointing

六、卓越的性能

 

• 低延时
• 高吞吐
• 基于内存的计算

 

 

笔者水平有限，有些地方如有翻译不适，尽请指出。

 

如想对flink特性了解更多，请参考：http://flink.apache.org/

 

 

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