Flink 起源于一个叫作Stratosphere 的项目，它是由3所地处柏林的大学和欧洲其他一些大 学在2010~2014 年共同进行的研究项目，由柏林理工大学的教授沃克尔·马尔科（Volker Markl） 领衔开发。2014年4月，Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，Flink就 是在此基础上被重新设计出来的。 在德语中，“flink”一词表示“快速、灵巧”。项目的 logo 是一只彩色的松鼠，当然了， 这不仅是因为Apache大数据项目对动物的喜好（是否联想到了Hadoop、Hive？），更是因为 松鼠这种小动物完美地体现了“快速、灵巧”的特点。关于 logo 的颜色，还一个有趣的缘由： 柏林当地的松鼠非常漂亮，颜色是迷人的红棕色；而Apache软件基金会的logo，刚好也是一 根以红棕色为主的渐变色羽毛。于是，Flink的松鼠Logo就设计成了红棕色，而且拥有一个漂 亮的渐变色尾巴，尾巴的配色与Apache软件基金会的logo一致。这只松鼠色彩炫目，既呼应 了Apache 的风格，似乎也预示着Flink未来将要大放异彩。
从命名上，我们也可以看出Flink项目对于自身特点的定位，那就是对于大数据处理，要 做到快速和灵活。
- 2014 年 8 月，Flink 第一个版本 0.6 正式发布（至于 0.5 之前的版本，那就是在 Stratosphere 名下的了）。与此同时Fink的几位核心开发者创办了Data Artisans 公司， 主要做Fink的商业应用，帮助企业部署大规模数据处理解决方案。
- 2014年12月，Flink项目完成了孵化，一跃成为Apache软件基金会的顶级项目。
- 2015年4月，Flink发布了里程碑式的重要版本0.9.0，很多国内外大公司也正是从这 时开始关注、并参与到Flink社区建设的。
- 2019年1月，长期对Flink投入研发的阿里巴巴，以9000万欧元的价格收购了Data Artisans 公司；之后又将自己的内部版本Blink开源，继而与8月份发布的Flink 1.9.0 版本进行了合并。自此之后，Flink 被越来越多的人所熟知，成为当前最火的新一代 大数据处理框架。
由此可见，Flink从真正起步到火爆，只不过几年时间。在这短短几年内，Flink从最初的 第一个稳定版本0.9，到目前本书编写期间已经发布到了 1.13.0，这期间不断有新功能新特性 加入。从一开始，Flink就拥有一个非常活跃的社区，而且一直在快速成长。到目前为止，Flink 的代码贡献者（Contributors）已经超过800人，并且Flink已经发展成为最复杂的开源流处理 引擎之一，得到了广泛的应用。
根据Apache 软件基金会发布的2020 年度报告，Flink项目的社区参与和贡献依旧非常活 跃，在Apache旗下的众多项目中保持着多项领先：
- 邮件列表（Mailing List）活跃度，排名第一
- 代码提交（Commits）数，排名第二
- GitHub 访问量，排名第二
Flink 就像一列高速行进的列车，向我们呼啸而来，朝着未来更实时、更稳定的大数据处 理奔去。这辆通向未来的车，我们上车可以迟，但一定不要错过。 我们需要记住Flink的官网主页地址：
在Flink 官网主页的顶部可以看到，项目的核心目标，是“数据流上的有状态计算”（Stateful Computations over Data Streams）。 具体定位是：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。
这里有很多专业词汇，我们从中至少可以提炼出一些容易理解的信息：Flink 是一个“框架”，是一个数据处理的“引擎”；既然是“分布式”，当然是为了应付大规模数据的应用场景 了；
另外，Flink处理的是数据流。所以，Flink是一个流式大数据处理引擎。 而“内存执行速度”和“任意规模”，突出了 Flink 的两个特点：速度快、可扩展性强— —这说的自然就是小松鼠的“快速”和“灵巧”了。
