Flink是什么意思

一、Flink是什么意思

1、Flink，全称为Apache Flink，是一个开源的流处理框架，具有以下核心意义：

2、高吞吐量和低延迟：Flink特别强调高吞吐量和低延迟的数据处理能力，适用于对实时性要求较高的应用场景。

3、分布式流数据引擎：它是基于Java和Scala的分布式流数据引擎，采用数据并行和流水线方式执行流数据程序，同时支持批处理和迭代算法。

4、容错处理：Flink具有强大的容错能力，即使在机器故障时也能保证exactlyonce的语义，即确保数据处理的精确性。

5、多语言支持：其应用程序能够处理无限数据集，程序可以使用Java、Scala、Python和SQL等多种编程语言编写，提高了开发的灵活性和便捷性。

6、与外部存储系统无缝集成：Flink并不内置数据存储系统，但它与Amazon Kinesis、Apache Kafka、HDFS等外部存储系统无缝集成，提供了丰富的数据源和接收器的连接。

7、丰富的API和编程模型：Flink提供了数据流API、数据集API、表API和SQL语言等多种编程接口，让关系流和批处理变得更加直观和易用。

8、分布式执行模型：其分布式执行模型将程序映射成数据流图，允许分支和合并数据流，内置的连接器支持多种数据源和接收器。

9、状态管理和容错机制：Flink提供了状态管理和容错机制，以分布式检查点为核心，自动保存应用状态和数据流位置，确保故障恢复时的一致性。

10、综上所述，Apache Flink是一个强大且灵活的流处理框架，适用于多种场景，包括实时和批量数据处理，以及状态管理和容错处理。

二、实例讲解Flink 流处理程序编程模型

1、Flink流处理程序编程模型的实例讲解如下：

2、Flink程序由stream和transformation组成，以下是一个简单示例：

3、每个Flink应用程序都遵循以下特定步骤：

4、注意：Flink将批处理程序视为流程序的特殊情况，内部都视为数据流进行处理，因此Flink的编程模型同时适用于流程序和批处理程序。此外，Flink应用程序需要是可序列化的，以确保在集群中的每个节点上都能使用所有依赖项。