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一 Flink概念
1.1 Flink的概念
Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有解数据流进行状态计算。如下图所示：
1.2 Flink的应用场景
1.3 Flink的目标
1.高吞吐量 2.低延迟 3，结果的准确性和良好的容错性。
1.4 Flink与spark的区别联系
Spark 和 Flink 可以说目前是各擅胜场，批处理领 域 Spark 称王，而在流处理方面 Flink 当仁不让。
1.数据模型上，sprak采用RDD模型，spark streaming的Dstream实际上就是一组组小批数据RDD的集合。
2.flink的基本数据类型是数据流。
工作中需要从 Spark 和 Flink 这两个主流框架中选择一个来进行实时流处理，我们
更加推荐使用 Flink，主要的原因有：
⚫ Flink 的延迟是毫秒级别，而 Spark Streaming 的延迟是秒级延迟。
⚫ Flink 提供了严格的精确一次性语义保证。
⚫ Flink 的窗口 API 更加灵活、语义更丰富。
⚫ Flink 提供事件时间语义，可以正确处理延迟数据。
⚫ Flink 提供了更加灵活的对状态编程的 API