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Flink-原生流处理框架
资料介绍
一、Flink核心定位与诞生背景
在大数据技术发展早期，数据处理主要分为批处理和流处理两个独立的赛道：批处理面向静态的、有边界的数据集，以Hadoop MapReduce、Spark为代表；早期流处理则多是基于批处理引擎改造的准实时方案，本质上是“微批处理”，无法满足真正的低延迟实时计算需求。Flink就是在这样的行业背景下诞生，天生就是为处理无边界的流式数据设计的原生流处理框架。
Flink诞生于2010年德国柏林工业大学的研究项目，2014年成为Apache基金会顶级项目，凭借其对流处理原生支持的核心优势，快速成为大数据实时计算领域的核心框架，目前已被全球范围内的互联网、金融、电商、制造等行业大规模落地使用。
二、原生流处理的核心特性
和改造而来的准实时流处理方案不同，Flink原生流处理的核心特性体现在四个核心维度：
1. 数据模型原生：事件驱动的流模型
Flink的核心数据模型是连续的数据流，每一条数据都是一个独立的事件，数据生成后立即进入处理流程，不需要把数据攒成批次再处理，天然支持毫秒级的处理延迟。对于有边界的批数据集，Flink也可以将其视为无边界流的一个特殊切片，实现“流批一体”处理——一套引擎同时支持批处理和流处理，不需要为两种场景维护两套技术栈。
2. 时间语义原生：支持事件时间与乱序处理
真实业务场景中，数据产生的时间（事件时间）和数据进入Flink处理的时间（处理时间）往往不一致，还会因为网络延迟、系统重试等问题出现数据乱序。原生流处理的Flink原生支持事件时间语义，通过水位线（Watermark）机制解决乱序数据的处理问题，可以精准计算窗口内的业务指标，保证结果的准确性，这是改造型流处理框架很难实现的核心能力。
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