作者：禅与计算机程序设计艺术
随着互联网、移动互联网、物联网等新型网络技术的不断发展，企业对海量数据的处理日益依赖，而大数据分析、决策支持、风险控制等领域都需要海量的数据处理能力。如何高效、快速地处理海量数据、提升处理效率、降低成本，是当下处理大规模复杂数据集的关键技术之一。在大数据平台架构方面，Apache Hadoop 已成为事实上的“王者”，但 Hadoop MapReduce 的并行计算模型过于底层，无法满足复杂多变的实时分析场景需求；Spark 更是流行起来，但 Spark 在分析任务中占用资源过多，速度慢、易出错；基于流处理框架的 Apache Storm、Samza 也都具有优秀的实时计算特性，但它们都是批处理框架，只能用于离线计算或一些简单的实时计算任务。因此，针对目前各类大数据平台的特点及其局限性，加上开源社区近几年发展的蓬勃发展态势，基于流处理框架的 Apache Flink 应运而生。 Flink 是什么？它是一种开源的分布式流处理框架，具备高吞吐量（Throughput）、低延迟（Latency）、Exactly Once 和 Fault-Tolerance（容错性）等特征，可用于对实时、离线数据进行高吞吐量、低延迟、精确一次的计算和分析。它的关键创新点有：
数据处理模型与编程接口：Flink 提供丰富的数据处理模型，包括 DataStream API、DataSet API、Table API、SQL 等，支持 Java/Scala/Python/R 语言编写程序，同时提供了对应的 IDE 插件支持方便开发；
流水线架构：Flink 采用流水线架构，将数据流分为多个阶段并行处理，实现了较