Apache Flink 与传统的计算引擎的区别是什么？

Apache Flink 与传统的计算引擎相比，有以下显著区别：

1. 数据处理模式：

   • Flink SQL：主要面向流处理，擅长实时数据和连续数据流的分析处理。
   • 传统SQL：通常用于批处理，处理静态或历史数据集，不支持实时数据流的连续处理。

2. 实时性：

   • Flink SQL：能够实时处理数据，满足毫秒级到秒级的数据时效性要求，适用于风控、实时推荐等场景。
   • 传统SQL：处理能力偏向于非实时，适合BI报表、历史数据分析等对实效性要求较低的应用。

3. 语法与功能扩展：

   • Flink SQL：在标准SQL基础上，增加了流处理特有的语法和函数，支持更复杂的事件时间处理逻辑。

4. 分布式计算能力：

   • Flink SQL：基于分布式计算框架，能进行大规模数据的并行处理，适应大数据量的实时分析需求。
   • 传统SQL：多为单机计算模型，对于大规模数据处理的能力有限，难以高效应对大数据分析挑战。

5. 物化表与流批一体特性：

   • Flink：引入了物化表概念，通过声明式定义数据新鲜度，简化ETL流程，实现流批作业的无缝切换，提供流批一体化的解决方案。这有助于统一数据层、元数据层和计算层，解决数据多份存储、口径对齐复杂等问题，提升数据处理效率和灵活性。
   • 传统引擎：缺乏类似物化表这样的高级抽象，难以直接支持流批混合处理，往往需要Lambda或Kappa架构来分别处理流式和批量数据，导致系统复杂度增加。

综上所述，Apache Flink不仅在实时数据处理方面具有明显优势，还通过其流批一体的计算模型和物化表技术，提供了更为灵活高效的大数据处理方案，尤其适合需要同时处理实时与历史数据、追求低延迟响应的现代数据处理场景。