投身大数据领域，你对flink培训课程付出足够多的努力了吗？
我们都知道阿里对于大数据的布局非常的早，其对于flink的应用也非常的重视。阿里不仅斥资9000万欧元收购Flink母公司Data Artisans，而且在2015 年便开始改进 Flink，并创建了内部分支 Blink，目前已服务于阿里集团内部搜索、推荐、广告和蚂蚁等大量核心实时业务。
如今，字节跳动公司（也就是今日头条）也将 Jstorm 任务迁移到了 Apache Flink 上。从这两个实例中，我们不难看出，flink在大数据领域中的地位，当然，作为一名求学者，对flink培训课程就必须给予足够的关注度，并为之付出足够多的努力。
Flink为何会在众多大数据框架中脱颖而出，为何会让众多的企业为之侧目呢？其优势究竟有着怎样的体现呢？
首先：Flink的高效率
Flink 的分布式特点体现在它能够在成百上千台机器上运行，它将大型的计算任务分成许多小的部分，每个机器执行一个部分。Flink 能够自动地确保在发生机器故障或者其他错误时，计算能持续进行，或者在修复 bug 或进行版本升级后有计划地再执行一次。这种能力使得开发人员不需要担心失败。Flink 本质上使用容错性数据流，这使得开发人员可以分析持续生成且永远不结束的数据（即流处理）。
因为不用再在编写应用程序代码时考虑如何解决问题，所以工程师的时间得以充分利用，整个团队也因此受益。好处并不局限于缩短开发时间，随着灵活性的增加，团队整体的开发质量得到了提高，运维工作也变得更容易、更高效。
其次：Flink的流处理模型
在处理传入数据时会将每一项视作真正的数据流。Flink提供的DataStream API可用于处理无尽的数据流。为了在计算过程中遇到问题后能够恢复，流处理任务会在预定时间点创建快照。为了实现状态存储，Flink可配合多种状态后端系统使用，具体取决于所需实现的复杂度和持久性级别。
此外Flink的流处理能力还可以理解“事件时间”这一概念，这是指事件实际发生的时间，此外该功能还可以处理会话。这意味着可以通过某种有趣的方式确保执行顺序和分组。
最后：Flink批处理模型
在很大程度上仅仅是对流处理模型的扩展。此时模型不再从持续流中读取数据，而是从持久存储中以流的形式读取有边界的数据集。Flink可以对批处理工作负载实现一定的优化。例如由于批处理操作可通过持久存储加以支持，Flink可以不对批处理工作负载创建快照。数据依然可以恢复，但常规处理操作可以执行得更快。
另一个优化是对批处理任务进行分解，这样即可在需要的时候调用不同阶段和组件。借此Flink可以与集群的其他用户更好地共存。对任务提前进行分析使得Flink可以查看需要执行的所有操作、数据集的大小，以及下游需要执行的操作步骤，借此实现进一步的优化。
伴随着Flink在大数据中地位的不断上升，以及其在各个领域当中产生的影响力，其未来的作用必将不断的加大，因此，作为一名转型者，在学习大数据的过程中，就必须重视Flink的培训课程，并为之付出足够多的努力。可以说，掌握好Flink的相关知识和使用技巧，在未来的就业当中，必定能够找到更多的实现自我价值的平台，从而让自己在大数据领域找到更加广阔的发展空间。
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