作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Apache Flink是一个开源的分布式流处理平台，它由Apache Software Foundation（ASF）开发并于2015年9月发布。Apache Flink支持多种编程语言如Java、Scala、Python等进行编写，并且提供丰富的API接口方便用户进行数据处理。Flink的系统架构主要包括：JobManager、TaskManager、Task、Slot、ResourceManager、JobGraph、Plan、DataSet API等。它的核心是一个高容错的分布式运行环境，通过精心设计的任务调度策略及资源管理机制来确保流数据在集群中正确处理。在解决了实时计算中的许多关键问题之后，Flink的开发团队一直致力于通过改进其架构，提升整体性能，实现更加灵活、高效、可靠的流处理能力。
作为一款开源的分布式流处理框架，Flink在过去几年取得了非常成功的成绩。随着云计算和大规模数据的需求越来越迫切，流处理技术也变得越来越重要。Flink作为流处理平台，为了满足海量数据实时处理的需求，从而促使其开发者们进行各种尝试，探索如何在复杂的分布式运行环境下进行快速高效地实时数据处理。在这一过程中，Flink提供了一种新颖的基于数据流的处理模型——Flink Stream Processing API，它可以让开发人员更加轻松地定义、调试、优化和执行复杂的流处理应用。另外，它还支持分布式计算的弹性和容错功能，可以通过Flink对传统的Batch Processing进行流水线化、增量化处理，最终帮助企业完成在线分析和机器学习工作。
本文将会分享Flink的数据处理变革的经验教训，以及Flink的Stream Processing API的最新进展。我们将会首先介绍Flink的历史演变，然后重点阐述Flink在实时计算领域的重要地位