Flink基础知识的简单理解

Flink介绍

Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams.
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对***和有界数据流进行状态计算。

流处理介绍

事务处理（OLTP）

OLTP：在线事务处理，所有事件都存储到MySQL里。

分析处理(Hive) (MySQL -> Sqoop -> Hive)
将数据从业务数据库复制到数仓，再进行分析和查询

将MySQL里的数据进行ETL，把它同步到数仓中，然后做报表分析或者做一些其他的查询。比如用Sqoop把MySQL的数据同步到Hive中，所有都在Hive中进行查询。

有状态的流式处理

流处理：当橙色圆圈来了以后经过业务模式处理可以直接向下游发送。每来一次事件就触发一次流处理的计算逻辑，对比于SparkStreaming而言是要经过至少攒500ms触发一次微批处理。

有状态流处理：保存一段时间的数据来进行计算，比如橙色圆点经过业务模式里的Local State还要定期经过检查点并且来一条数据+1 类似累加器 。

Flink主要特点

1. 事件驱动：来一条事件进行一次处理；
2. 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；
3. Flink的分层API: 越顶层越抽象，表达含义越简明，⽤越⽅便，越底层越具体，表达能⼒越丰富，使⽤越灵活；
4. ⽀持事件时间（event-time）和处理时间（processing-time）语义；
5. 精确⼀次（exactly-once）的状态⼀致性保证；
6. 低延迟，每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟（实际上就是没有延迟）；
7. 与众多常⽤存储系统的连接（ES，HBase，MySQL，Redis…）；
8. ⾼可⽤（zookeeper），动态扩展，实现7*24⼩时全天候运⾏。

事件时间：事件真实发⽣的时间，要求数据中包含时间戳
处理时间：事件到达节点时当前节点的机器时间