一、 Flink的引入
这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。
在国外一些社区，有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代，当然，也有很多人不会认同。我们先姑且这么认为和讨论。
首先第一代的计算引擎，无疑就是 Hadoop 承载的 MapReduce。这里大家应该都不会对 MapReduce 陌生，它将计算分为两个阶段，分别为 Map 和 Reduce。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个 Job 的串联，以完成一个完整的算法，例如迭代计算。
由于这样的弊端，催生了支持 DAG 框架的产生。因此，支持 DAG 的框架被划分为第二代计算引擎。如 Tez 以及更上层的 Oozie。这里我们不去细究各种 DAG 实现之间的区别，不过对于当时的 Tez 和 Oozie 来说，大多还是批处理的任务。
接下来就是以 Spark 为代表的第三代的计算引擎。第三代计算引擎的特点主要是 Job 内部的 DAG 支持（不跨越 Job），以及强调的实时计算。在这里，很多人也会认为第三代计算引擎也能够很好的运行批处理的 Job。
随着第三代计算引擎的出现，促进了上层应用快速发展，例如各种迭代计算的性能以及对流计算和 SQL 等的支持。Flink 的诞生就被归在了第四代。这应该主要表现在 Flink 对流计算的支持，以及更一步的实时性上面。当然 Flink 也可以支持 Batch 的任务，以及 DAG 的运算。
二、Flink+ClickHouse大数据实时分析及flink实时数仓实战
Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。
Flink已经成为高薪大数据工程师的必备技能，越早掌握，越能占得红利。本课程带你原理出发，构建知识体系，并引入热门OLAP引擎ClickHouse，整合Flink搭建企业级大数据实时分析应用，带你彻底打通Flink开发任督二脉。
Flink 为了更广泛的支持大数据的生态圈，其下也实现了很多 Connector 的子项目。最熟悉的，当然就是与 Hadoop HDFS 集成。其次，Flink 也宣布支持了 Tachyon、S3 以及 MapRFS。不过对于 Tachyon 以及 S3 的支持，都是通过 Hadoop HDFS 这层包装实现的，也就是说要使用 Tachyon 和 S3，就必须有 Hadoop，而且要更改 Hadoop 的配置（core-site.xml）。如果浏览 Flink 的代码目录，我们就会看到更多 Connector 项目，例如 Flume 和 Kafka。