作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1.1 大数据流处理概述
大数据在企业、金融、政府等领域越来越普及，使得数据的量日渐增长，对业务和决策产生了更大的影响力。如何高效快速地对大数据进行处理、分析、挖掘、预测，成为一个重要课题。Apache Flink、Storm、Spark Streaming这些流处理框架都受到了广泛关注。其中Apache Flink是最知名的流处理框架，它是一个开源的分布式流处理框架，可以基于Apache Hadoop提供高吞吐量和低延迟的实时计算能力。但是，基于Flink开发流处理应用，仍然存在诸多不便，如开发复杂、运行效率较低、调试困难等问题。同时，基于流处理计算，无法实现数据的完整性、一致性以及实时性。因此，流处理系统需要结合批处理系统及其它技术手段，才能提升处理效率、实现真正的实时性。 另一方面，基于批处理系统开发的数据湖（data lake）应用程序，也面临着无法满足实时需求的问题。由于批处理系统缺乏对事件流数据的实时处理能力，而实时计算则依赖于流处理系统的低延迟和高吞吐量，因此在大数据领域，尤其是在实时计算领域，需寻找一种平衡点。 本文将介绍流处理计算模型与原理，并阐述它们的优势、局限性、适用场景，以及流处理系统的设计思路和关键技术。读者可以从中了解到：什么是流处理计算？它的特点和优势有哪些？为什么要采用流处理计算？流处理系统的关键组件有哪些？如何进行流处理计算？本文所涉及到的相关技术包括数据流编程语言、消息队列、微服务架构、容器编排工具等。
1.2 知识结构导论
本文主要包括以下三个部分：