Flink大数据计算的机遇与挑战

作者: 王绍翾（大沙）

本文来自于王绍翾在2018年08月11日Flink China Meetup。
王绍翾，花名“大沙”，加州大学圣迭戈分校计算机工程的博士，Apache Flink Commiter。目前在阿里负责Flink平台以及生态的一些工作。

本文内容如下：

流计算核心技术

Flink是德国data Artisans创造的，早期Flink主要是做偏批计算的，但是Spark在批处理上已经有一定优势，正面竞争没什么意义，于是改变方向，基于chandy-lamport算法开始做流计算，完成后完美的解决了低延迟问题和状态管理。

低延迟，快速容错

低延迟是Flink源生的，当然保证了快速容错。大数据计算中job总是会失败，所以需要能够快速的恢复。如果平时延迟很低，但是job一失败，恢复几分钟，肯定是无法接受的。

通用的API，易用性

Flink有