Flink实时计算框架与Spark大数据处理框架

流领域的明星选手，Apache Flink的实时能力挺出色的。它不是“批+流”，而是真正为流设计的底层架构，响应快、扩展性强，关键是对大数据场景挺友好，像金融风控、实时监控这种用它就挺合适的。 高吞吐、低延迟，是Flink的拿手好戏。它能稳定海量数据流，还支持事件时间窗口，不怕数据乱序。配上exactly-once的容错机制，数据一致性这块你基本不用操心，恢复也快。 API 这块，DataStream和DataSet分工明确。你要写批还是流都有得选。还有像FlinkML做机器学习、Gelly搞图计算的库也都比较全，写起来不绕弯。 和别的系统对接也方便，像Kafka、HBase、HDFS、YAR

Apache Flink 是个挺强大的流框架，主要大数据的实时流。Flink 的设计比较独特，既支持高吞吐的流，又具备批能力，给开发者了多灵活性。最吸引人的特性之一是Exactly-once语义，这意味着即使发生系统故障，也能确保数据的准确性。另外，Flink 的反压机制也蛮不错，能够在数据流量过大时自动调整，避免系统崩溃。Flink 的内存管理也挺智能，它在 JVM 内自己做了优化，避免了过多的垃圾回收。它的容错机制使用了分布式快照来确保数据的稳定性。在和其他流框架比如 Spark Streaming 的对比中，Flink 在时间和容错机制上做得比 Spark 更好。如果你正在做实时数据流，

Flink 1.11.2 是个挺强的实时流框架，支持低延迟和高吞吐量，适合用来做实时数据和批任务。Flink 1.11.2 在前一版本基础上优化了不少，性能和稳定性都有了提升。你可以通过它的 DataStream API 实时数据流，也可以通过 DataSet API 批量数据。源码结构清晰，模块划分明确，包括 flink-core、flink-runtime、flink-streaming-java 和 flink-connector 等。学习这些源码能你更好地理解 Flink 的工作原理，提升性能或开发中的实际问题。对于有志于深入流的开发者来说，Flink 1.11.2 的源码绝对是一个不

Flink 1.7 是一个蛮强大的流框架，适合做实时数据的项目。如果你对流、批都感兴趣，这个版本真的是不容错过。Flink 1.7 加入了多新特性，像是DataStream API让你能流数据，Event Time可以帮你乱序数据的问题，Stateful Processing也适合做复杂的实时计算。 不仅如此，Flink 还做了批流统一，批也能通过DataSet API轻松搞定。而且它的故障恢复机制和高可用性也挺值得注意的，像是Savepoints和Checkpoint都能保证在任务升级或重启时不丢失状态。还有 Web UI 可以实时监控，调试也方便，直接定位问题。 ，如果你是流的开发者，Fl

CDP7.1.6 里的 Flink1.12，真的是一个比较稳的组合。Flink 这版本引入了不少提升，比如状态管理的 Changelog 优化，SQL 支持也更灵活，流起来更顺手。要是在大数据场景下，尤其对实时要求比较高的系统，用它准没错。Parcel 包也帮你省下了不少配置时间，装起来快，适配 CDP 也蛮好。整体体验下来，开发、部署、维护都轻松不少。

如果你对流感兴趣，Apache Flink可是个棒的选择哦。它不仅能实时数据流，还适合大规模数据的计算。Learning Apache Flink.epub这本书挺适合刚入门的同学，内容通俗易懂，了 Flink 的基本概念和核心原理。你可以通过这本书了解如何在Flink中事件时间、窗口操作以及如何实现流式数据的实时。如果你有一点基础，配合上相关的示例代码，会更有。另外，如果你想深入了解 Flink 的实际应用，像这篇文章《Apache Flink 流》中提到的Flink的使用场景，绝对能给你多灵感。而且，JAVA 大数据流 Apache Flink 示例代码也能让你快速上手，减少多试错的时间。

如果你正在寻找一个关于流的实用资源，这份《Flink DataStream 编程.pdf》可以说是一个不错的选择。Flink 作为一个强大的开源流框架，支持高吞吐、低延迟，并且具有灵活的扩展性。通过DataStream API，你可以轻松构建流应用，各种实时数据流。文档中详细了Flink流的核心概念，比如事件时间、窗口操作、状态管理等。它还覆盖了多实战技巧，像窗口的选择、如何使用触发器、状态和检查点等机制，帮你大规模实时数据流。如果你想了解 Flink 的内部运作和高级特性，这份文档还挺值得收藏的。

Flink 的窗口 API 写得还挺灵活的，尤其适合你要搞实时流的时候用。像滚动窗口、滑动窗口这些时间窗口，就像在给数据切片，控制得挺细的。你可以根据时间、数量、用户行为等等来划分数据，怎么玩都行。window()配合keyBy()用起来也顺手，响应也快，语义清晰。 增量聚合函数（比如ReduceFunction、AggregateFunction）比较适合场景，数据一来就算，效率高；而全窗口函数（像ProcessWindowFunction）更适合做复杂逻辑，数据全收齐再，灵活性高一些。 还有，Flink 在迟到数据这块做得也蛮周全的，.allowedLateness()、.sideOutp

Spark 框架的核心技术可以说是强大了，适合大数据领域。它的设计理念挺先进的，已经成为多大数据项目的首选。要知道，Spark 的内存计算速度超快，是在大规模数据时，性能比传统的 Hadoop MapReduce 要好得多。嗯，Spark 的生态圈也是相当丰富，像 SparkSQL、SparkStreaming 这些组件能让你不同类型的任务都不在话下，简直是开发者的神器！而且，支持多种编程语言，不管你是用 Scala、Java 还是 Python，Spark 都能轻松应对。你可以根据自己的需求选择合适的组件来完成大数据工作。像是 SparkCore 了内存计算框架，SparkSQL 适合结构化