Flink简述

• 简单介绍一下Flink？相比较传统的Spark Streaming 区别？

1、简单介绍一下Flink？

Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于处理有界和无界的数据流进行有状态计算，flink还提供了数据分布、容错机制和资源管理等核心功能。

1. Flink VS Spark

数据处理架构：

Spark是批处理，即使是处理实时数据，在Spark中的说法的微批处理。

Flink 是流处理，处理批数据声明为有界数据流，流处理是处理无界数据流。

运行时架构：

Spark是批计算，将DAG划分成不同的stage，一个完成之后才能计算下一个。

Flink是标准的流执行模式，一个事件在一个节点处理后直接发往下一个节点进行处理

时间机制:

Spark只支持处理时间。

Flink支持事件时间、处理时间、注入时间，同时也支持watermark机制来处理滞后的数据。

1. Flink的组件栈有哪些？各自的作用？公司的flink集群规模多大？

Flink分层架构，从上到下一次层：API&Libraries、RunTime核心层和物理部署层

Deploy 层：该层主要涉及了Flink的部署模式，在上图中我们可以看出，Flink 支持包括local、Standalone、Cluster、Cloud等多种部署模式。

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