Flink是一种Apache软件基金会的开源分布式流处理框架，它提供了一种快速、灵活、容错的方式来处理大规模的实时流数据。Flink的目标是提供一个可靠的、容易使用的、易于编程的和可扩展的分布式流处理系统，它能够处理各种数据流，从基本的数据流到复杂的图形处理和机器学习。
官方中文文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/
基本介绍
Apache Flink 是一个在有界数据流和无界数据流上进行有状态计算分布式处理引擎和框架。Flink 设计旨在所有常见的集群环境中运行，以任意规模和内存级速度执行计算。
Apache Flink是一种快速、可扩展、分布式的流处理框架。它能够在各种环境中运行，包括本地模式、集群模式和云环境，并支持批处理和流处理任务。Flink基于Apache软件基金会开发，是Apache项目的一部分。
Flink的特点包括高性能、低延迟、高扩展性和易用性。它提供了丰富的的高级功能，如事件驱动、流控制、数据源和数据通道等，使得开发人员可以更轻松地构建和优化数据流应用程序。
Flink起源于德国的Strato公司，最初名为Strato Stream，并在2014年开源。它在2015年成为了Apache顶级项目，并更名为Apache Flink。自那时以来，Flink已经成为了一个流行的的大数据流处理框架，被广泛应用于各种行业和场景，如互联网、金融、物流、能源等。
Flink的优点
Flink提供了高性能、可伸缩、高可用的流处理框架，它支持一系列的特性，如：
- 支持复杂的数据处理，包括状态处理、事件时间处理和窗口函数。
- 支持更智能的流处理，包括跟踪状态、洞察分析和自动优化。
- 支持灵活的运行模式，如独立模式、Standalone模式、YARN模式和Mesos模式。
- 支持多种语言，如Java和Scala。
- 支持集成多种数据源，如Kafka、HDFS、HBase、RabbitMQ。
Flink的应用场景
Flink由于其高性能、易扩展、可靠性等优点，可以广泛应用于以下场景：
- 实时处理：Flink可以支持高性能的实时流数据处理，用于实时时序分析、实时报表统计、实时计算等。
- 大数据分析：Flink可以对大规模的数据集进行分析，用于用户画像、推荐系统等。
- 机器学习：Flink可以支持机器学习应用，用于图形处理和自然语言处理等。
Flink的未来发展
Flink是一个新兴的分布式流处理框架，它的发展前景非常广阔。它可以支持更多的数据源，如Kinesis、Spark、Hive等，可以支持更多的处理模式，比如实时处理、批处理和实时分析等，可以支持更多的处理技术，如图形处理、机器学习和深度学习等，还可以支持更多的数据类型，比如文本、图片、视频等。在未来，Flink将继续发展，并被用于更多的场景，为企业提供更大的价值。
