Flink 的应用场景和架构模型

在过去的十年里,面向数据时代的实时计算技术接踵而至。从我们最初认识的 Storm,再到 Spark 的异军突起,迅速占领了整个实时计算领域。直到 2019 年 1 月底,阿里巴巴内部版本 Flink 正式开源!一石激起千层浪,Flink 开源的消息立刻刷爆朋友圈,整个大数据计算领域一直以来由 Spark 独领风骚,瞬间成为两强争霸的时代。

Apache Flink(以下简称 Flink)以其先进的设计理念、强大的计算能力备受关注,如何将 Flink 快速应用在生产环境中,更好的与现有的大数据生态技术完美结合,充分挖掘数据的潜力,成为了众多开发者面临的难题。

Flink 实际应用场景

Flink 自从 2019 年初开源以来,迅速成为大数据实时计算领域炙手可热的技术框架。作为 Flink 的主要贡献者阿里巴巴率先将其在全集团进行推广使用,另外由于 Flink 天然的流式特性,更为领先的架构设计,使得 Flink 一出现便在各大公司掀起了应用的热潮。

阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、滴滴、华为等众多互联网公司已经将 Flink 作为未来技术重要的发力点,迫切地在各自公司内部进行技术升级和推广使用。同时,Flink 已经成为 Apache 基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一

我们来看看 Flink 支持的众多应用场景。

实时数据计算

如果你对大数据技术有所接触,那么下面的这些需求场景你应该并不陌生:

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