Flink社区专刊S3-实时即未来的完整指南.pdf

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

实时计算的机会和挑战，一直是做流的朋友绕不开的话题。Flink的流式能力，真的是业界里比较能打的那一档。不光吞吐高，响应也快，而且还能灵活扩展，批量任务也不含糊。文章里讲得挺全，从性能、实时性到可扩展性，连遇到的难点也没绕过去，比如速度和准确性这种卡脖子问题，说得还挺接地气。对我来说，比较实用的是它对Flink 发展史的梳理。像什么 Incremental Checkpoint、Credit Based Flow Control 这些，放在实际项目里，能帮你定位性能瓶颈。另外推荐你顺手看看几个相关资源，比如Flink 实时计算框架和Learning Apache Flink，对理解它的应用场景

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。

Flink入门介绍 思维导图：Flink 是一款广受欢迎的流处理框架，支持大规模的实时和批量数据处理。理解其基础有助于快速上手并应用于数据分析和处理任务。以下为其主要内容概述： 1. 什么是Flink？ Flink 是 Apache 基金会的开源项目，擅长处理流式数据和批量数据。 提供低延迟和高吞吐量的流数据处理。 2. Flink的核心概念 批处理：将数据分成批次进行处理，通常用于历史数据的分析。 流处理：实时处理数据，适用于需要快速响应的数据应用场景。 时间窗口：在流数据处理中常用，便于按时间段处理数据。 3. Flink的架构 任务管理器：负责执行任务。 作业管理器：负责协调任

在阿里工作时，使用Blink进行流数据处理和计算，通过编写SQL实现计算任务，开发简单高效，用户友好。目前正在探索将Flink产品化，与Blink类似，采用SQL作为统一的开发规范。SQL语言具有声明性强、易理解、稳定可靠、自动优化等优点。相比使用API开发，SQL可以自动进行调优，避免了依赖程序员经验的问题，同时减少了对数据安全和集群安全的侵入。实现思路为用户输入SQL（DDL、查询、DML），DDL对应于Flink的源和接收器（sink），查询和DML通过insert into进行数据处理和计算，最终封装成对应的Flink Job：env.sqlQuery/env.sqlUpdate。

课程内容包含视频、源码、文档和虚拟机。