浅谈Flink
Apache Flink 是一个面向数据流处理和批量数据处理的分布式的开源计算框架，能够支持流处理和批处理两种应用类型。有着低延迟、Exactly-once 保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理的特点。
Flink 完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时，输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。这与 Spark streaming 不同，Spark streaming 是将流处理视为无限个有界的批处理（microbatch）。
Flink 特点
有状态计算的 Exactly-once 语义。状态是指 flink 能够维护数据在时序上的聚类和聚合，同时它的 checkpoint 机制可以方便快速的做出失败重试；
支持带有事件时间（event time）语义的流处理和窗口处理。事件时间的语义使流计算的结果更加精确，尤其在事件到达无序或者延迟的情况下；
支持高度灵活的窗口（window）操作。支持基于 time、count、session，以及 data-driven 的窗口操作，能很好的对现实环境中的创建的数据进行建模；
轻量的容错处理（fault tolerance）。它使得系统既能保持高的吞吐率又能保证 exactly-once 的一致性。通过轻量的 state snapshots 实现；
支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理；
支持 savepoints 机制（一般手动触发），可以将应用的运行状态保存下来；在升级应用或者处理历史数据上，能够做到无状态丢失和最小停机时间；
支持大规模的集群模式，支持 yarn、Mesos。可运行在成千上万的节点上；
支持具有 Backpressure 功能的持续流模型；
Flink 在 JVM 内部实现了自己的内存管理，包括完善的内存架构和 OOM error prevention；
支持迭代计算；
支持程序自动优化：避免特定情况下 Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果进行缓存。