版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
Flink是处理unbounded和bounded data的分布式的计算引擎，擅长batch和stream的处理方式（spark更擅长batch的方式，spark streaming的本质也是微批的处理方式，所以实时性spark比flink要差一些），具有内存计算的速度，可以部署Yarn，Mesos集群上。
Flink的特性
- batch & stream process
- state management
- event-time
- exactly-once consistency guarantees for state
Unbounded & Bounded data
先上图：
- unbounded data
无界数据，只定义了开始没有定义结束，数据就像长江的流水一样源源不断的注入大海。所以对于吃入的数据必须迅速的处理，不能等到所有的数据收集完再处理（当然也收集不完）。处理无界数据必须要有一定的顺序，比如数据产生的时间等。 - bounded data
有界数据，定义了开始和结束。往往是已经存在的数据集，比如在数据库中存储的数据。处理数据时没有必要按照顺序读入。可以用批处理的方式处理。
部署模式
是计算引擎就需要计算资源（CPU，内存），Flink 可以与Hadoop Yarn, Apache Mesos, Kubernetes等资源管理的集群集成，也可以使用standalone模式。当运行一个Flink应用时，Flink会自动计算应用所需要的并行度和需要的内存资源，并向Resource Manager申请资源，如果申请失败则会重新申请。
- Hadoop Yarn
- Apache Mesos
- Kubernetes
- Standalone
运行规模
- 多个task并行执行；
- 使用异步和递增的checkpoint机制保存应用的运行状态；
- 在最小程序影响处理量的基础上确保exactly-once语意；
运行时如果内存存不下task的state时，会保存在磁盘上，如下图：
Application types
- Event-driven Applications
- Data Analytics Applications
- Data Pipeline Applications
