1. 认识 Flink
Flink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的代 码被 复制 并捐赠 给了 Apache 软件基 金会， 参加 这个 孵化项 目的 初始 成员 是Stratosphere 系统的核心开发人员，2014 年 12 月，Flink 一跃成为 Apache 软件基金会的顶级项目。
在德语中，Flink 一词表示快速和灵巧，项目采用一只松鼠的彩色图案作为 logo，这不仅是因为松鼠具有快速和灵巧的特点，还因为柏林的松鼠有一种迷人的红棕色，而 Flink 的松鼠 logo 拥有可爱的尾巴，尾巴的颜色与 Apache 软件基金会的 logo 颜色相呼应，也就是说，这是一只 Apache 风格的松鼠。
Flink 项目的理念是：==“Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确 的流处理应用程序打造的开源流处理框架”==。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎， 用于对无界和有界数据流进行有 状态计算。 Flink 被设计在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。
2. Flink 的特点
2.1. 事件驱动型(Event-driven)
事件驱动型应用是一类具有状态的应用， 它从一个或多个事件流提取数据，并 根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。比较典型的就是以 kafka 为 代表的消息队列几乎都是事件驱动型应用。
与之不同的就是 SparkStreaming 微批次，如图：
事件驱动型：
2.2. 流与批的世界观
==批处理==的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。
==流处理==的特点是无界、实时, 无需针对整个数据集执行操作， 而是对通过系统 传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。
在 spark 的世界观中， 一切都是由批次组成的， 离线数据是一个大批次， 而实 时数据是由一个一个无限的小批次组成的。
而在 flink 的世界观中， 一切都是由流组成的， 离线数据是有界限的流， 实时数 据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。
无界数据流： 无界数据流有一个开始但是没有结束，它们不会在生成时终止并 提供数据， 必须连续处理无界流， 也就是说必须在获取后立即处理 event。对于无界 数据流我们无法等待所有数据都到达，因为输入是无界的，并且在任何时间点都不 会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序（例如事件发生的顺序） 获取 event，以 便能够推断结果完整性。
有界数据流： 有界数据流有明确定义的开始和结束，可以在执行任何计算之前 通过获取所有数据来处理有界流，处理有界流不需要有序获取，因为可以始终对有 界数据集进行排序， 有界流的处理也称为批处理。
这种以流为世界观的架构，获得的最大好处就是具有极低的延迟。
