原书《Introduction to Apache Flink》，没有找到中文版，硬着头皮啃。

Flink的命名即描述了它的风格，“flink”一词在德语中是快且灵活的意思，logo是一只柏林红褐色松鼠。

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一、平行对比

1. Apache Storm

流式处理，低延迟。

难以获得高吞吐。

不保证“最少一次”（exactly-once guarantees）。

2. Lambda Architecture

提供延迟的批处理和流式处理。

需要为批处理和流式处理的两套API编程两套业务代码。运维困难。

3.Apache Spark Streaming

利用“微批”近似流式。

高吞吐。

保证“最少一次”。

4. Storm Trident

Storm的扩展。

依靠“微批”保证“最少一次”，以时效性的降低为代价。

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二、流式架构

传统的架构，状态维护在数据库中，属于数据库集约型：

（1）数据分析慢、复杂。

（2）过于集约，所有应用需要访问数据库系统。

（3）容错处理逻辑复杂。

（4）在大规模分布式系统中，维护状态一致性越来越困难。

flink流式架构包含两部分：消息传输层和消息处理层。

message transport layer的两个代表分别是kafka和MapR：

（1）高性能。

（2）高可靠。数据持久化，可回放。

（3）生产者、消费者解耦。消费者可定制化订阅，消费进度可控。

（4）增加消费者不影响其他的消费者，对queue带来的压力微不足道。

（5）全球流复制。MapR具备这个能力，双向循环的流复制可以保持数据一致性。

MapR的性能优于Kafka，且具备流复制的能力，有必要了解一下：https://mapr.com/blog/kafka-vs-mapr-streams-why-mapr/

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三、Flink的能力

1. window

如图，传统的微批窗口很难对其到真实的session，这就影响了流式处理的准确性。

而Flink可以设置动态的阈值，如果超过这个时间阈值都没有事件发生则认为session结束，以此形成一个window。

2.event time versus processing time

相比于老的流式处理，Flink区分事件时间和处理时间。在计算窗口中，使用事件时间更加准确。

3.checkpoint

使用checkpoint追踪状态，便于失败重置或者回溯处理。

4. 低延迟高准确

5. 开发和操作友好

表达能力减少错误概率，状态维护（开发人员无需在应用中管理状态），一套技术同时胜任流式和批处理

四、处理时间

流式处理和批处理的区别之一就是是否需要显示的处理时间。

批处理的问题：

1.部件太多。每个部件都有学习和管理成本以及自身的BUG。

2.隐式地处理时间。批任务调度时间不一定与业务期望的时间一致，这就导致开发运维的概念和业务的概念混淆。

3.事件时间和处理时间不一致，事件可能进入错误的批。

4.批的区间在边界上不是很明确。

lambda架构：

流式处理提供实时的近似结果，批处理提供小时级别的准确结果。

流式架构（message transport + flink）：

解决了以上问题。

1.处理变慢或数据陡增可以反压在Q；

2.乱序事件处理对用户透明；

3.在flink中修改窗口的定义从而得到会话窗口；

4.可回放事件；

5.减少了多个系统的学习、管理和开发成本；

流处理和批处理最主要的两个区别就是：（1）以真实的事件流式的发生方式对待事件，而不是人为的分批；（2）显示定义分批窗口，而不是隐含在聚合、计算和调度中。