Flink的定位：大数据处理引擎
ApacherFlink是一个框架和分布式处理处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计再所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。
Flink的应用场景：
1、电商和市场营销：实时数据报表，广告投放，实时推荐
2、物联网：传感器实时数据采集和显示，实时报警，交通运输业
3、物流配送和服务业：订单状态实时更新，通知信息推送
4、银行和金融业：实时结算和通知推送，实时检测异常行为
Flink核心特性：
⚫ 高吞吐和低延迟，每秒处理百万个事件，毫秒级延迟。
⚫ 结果的准确性。Flink 提供了事件时间（event-time）和处理时间（processing-time） 语义。对于乱序事件流，事件时间语义仍然能提供一致且准确的结果。
⚫ 精确一次（exactly-once）的状态一致性保证。
⚫ 可以连接到最常用的存储系统，如 Apache Kafka、Apache Cassandra、Elasticsearch、 JDBC、Kinesis 和（分布式）文件系统，如 HDFS 和 S3。
⚫ 高可用。本身高可用的设置，加上与 K8s，YARN 和 Mesos 的紧密集成，再加上从故 障中快速恢复和动态扩展任务的能力，Flink 能做到以极少的停机时间 7×24 全天候 运行。
⚫ 能够更新应用程序代码并将作业（jobs）迁移到不同的 Flink 集群，而不会丢失应用 程序的状态。
分层API
Flink 是一个非常易于开发的框架，因为它拥有易于使用的分层 API，整体API 分层如图
2020 年 12 月 8 日发布的新版本 1.12.0, 已经完全实现了真正的流批一体，DataSet API 已处于软性弃用（soft deprecated）的状态。用 Data Stream API 写好的一套代码, 即可以处理流数据, 也可以处理批数据，只需要设置不同的执行模式。
Flink和Spark的区别
1、数据处理架构
数据处理分批处理和流处理两种。批处理针对的是有界数据集，非常适合需要访问海量的全部数据才能完成的计算工作，一 般用于离线统计。 流处理主要针对的是数据流，特点是无界、实时, 对系统传输的每个数据依次执行操作， 一般用于实时统计。
Spark 以批处理为根本，并尝试在批处理之上支持流计算；在 Spark 的世界观中，万物皆批次，离线数据是一个大批次，而实时数据则是由一个一个无限的小批次组成的。所以对于流 处理框架 Spark Streaming 而言，其实并不是真正意义上的“流”处理，而是“微批次” （micro-batching）处理。
Flink 则认为，流处理才是最基本的操作，批处理也可以统一为流处理。在 Flink 的世界观中，万物皆流，实时数据是标准的、没有界限的流，而离线数据则是有界限的流。就是所谓的无界流和有界流。
正因为这种架构上的不同，Spark 和 Flink 在不同的应用领域上表现会有差别。一般来说， Spark 基于微批处理的方式做同步总有一个“攒批”的过程，所以会有额外开销，因此无法在流处理的低延迟上做到极致。在低延迟流处理场景，Flink 已经有明显的优势。而在海量数据的批处理领域，Spark 能够处理的吞吐量更大，加上其完善的生态和成熟易用的 API，目前同 样优势比较明显。
2、数据模型和运行架构
Spark 和 Flink 在底层实现最主要的差别就在于数据模型不同。
Spark 底层数据模型是弹性分布式数据集（RDD），Spark Streaming 进行微批处理的底层 接口 DStream，实际上处理的也是一组组小批数据 RDD 的集合。可以看出，Spark 在设计上本 身就是以批量的数据集作为基准的，更加适合批处理的场景。
Flink 的基本数据模型是数据流（DataFlow），以及事件（Event）序列。Flink 基本上是 完全按照 Google 的 DataFlow 模型实现的，所以从底层数据模型上看，Flink 是以处理流式数据作为设计目标的，更加适合流处理的场景。
数据模型不同，对应在运行处理的流程上，自然也会有不同的架构。Spark 做批计算，需 要将任务对应的 DAG 划分阶段（Stage），一个完成后经过 shuffle 再进行下一阶段的计算。而 Flink 是标准的流式执行模式，一个事件在一个节点处理完后可以直接发往下一个节点进行处 理。
如果在工作中需要从 Spark 和 Flink 这两个主流框架中选择一个来进行实时流处理，我们 更加推荐使用 Flink，主要的原因有：
⚫ Flink 的延迟是毫秒级别，而 Spark Streaming 的延迟是秒级延迟。
⚫ Flink 提供了严格的精确一次性语义保证。
⚫ Flink 的窗口 API 更加灵活、语义更丰富。
⚫ Flink 提供事件时间语义，可以正确处理延迟数据。
⚫ Flink 提供了更加灵活的对状态编程的 API。
基于以上特点，使用 Flink 可以解放程序员, 加快编程效率, 把本来需要程序员花大力气 手动完成的工作交给框架完成。 当然，在海量数据的批处理方面，Spark 还是具有明显的优势。而且 Spark 的生态更加成熟，也会使其在应用中更为方便。
另外，Spark 2.0 之后新增的 Structured Streaming 流处理引擎借鉴 DataFlow 进行了大量优化，同样做到了低延迟、时间正确性以及精确一次性语义保证；Spark 2.3 以后引入的连续处 理（Continuous Processing）模式，更是可以在至少一次语义保证下做到 1 毫秒的延迟。而 Flink 自 1.9 版本合并 Blink 以来，在 SQL 的表达和批处理的能力上同样有了长足的进步。
