Flink是什么？
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状态计算。
国内使用Flink的企业，挺多的
为什么要用Flink？
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流数据更加符合生活中数据的真实性
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传统的数据架构均是基于有限数据集的
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Flink可以实现低延迟、高吞吐、结果的准确性和良好的容错性
哪些行业中需要处理流数据？
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电商和市场营销：数据报表、广告投放、业务流程需要
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物联网（IOT）：传感器实时数据采集和显示、实时报警，交通运输业
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电信业： 基站流量调配
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银行和金融业：实时结算和通知推送，实时检测异常行为
Flink 的主要特点
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事件驱动（Event-driven）
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基于流的世界观：在 Flink 的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界的流；实时数据是一个没有界限的流：这就是所谓的有界流和无界流
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分层API：越顶层越抽象，表达含义越简明，使用越方便；越底层越具体，表达能力越丰富，使用越灵活
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支持事件时间（event-time）和处理时间（processing-time）语义
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精确一次（exactly-once）的状态一致性保证
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低延迟，每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟
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与众多常用存储系统的连接
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高可用，动态扩展，实现7*24小时全天候运行
Flink和Spark Streaming有什么区别？
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Flink是流（stream），而Spark Streaming是微批（micro-batching）
? 数据模型：
– spark 采用 RDD 模型，spark streaming 的 DStream 实际上也就是一组 组小批
数据 RDD 的集合
– flink 基本数据模型是数据流，以及事件（Event）序列
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运行时架构
– spark 是批计算，将 DAG 划分为不同的 stage，一个完成后才可以计算下一个
– flink 是标准的流执行模式，一个事件在一个节点处理完后可以直接发往下一个节
点进行处理
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