作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
2020年是Apache Flink诞生的一年，Flink被国内多个大公司和金融机构采用。截至目前，Apache Flink已覆盖了五个主要的云服务平台，并于2021年7月发布1.12版，面向生产环境的稳定运行速度得到了保证。它是一个开源的分布式流处理框架，具有高容错性、可靠性、低延迟等特征，能够支持实时计算场景下的超大数据量、高吞吐量的数据处理需求。
本文将从以下几个方面对比分析Apache Flink和其它主流的大数据引擎（如Hadoop MapReduce/Spark）：
- 技术选型标准：无论是开源还是商用版本，Apache Flink都已经成为多家大厂领跑者之一。此外，它还拥有丰富的扩展机制及其生态系统，包括官方维护的扩展库、第三方提供的组件、以及由社区开发者贡献的开源项目。
- 发展历史：Apache Flink项目自2014年5月启动，2017年3月正式进入Apache孵化器，其最新版本为1.11，这是较之前的2.x系列版本相对于1.x系列的重大升级，使得Flink在企业界得到更广泛的应用。另一方面，MapReduce和Spark被作为大数据处理技术的主流，虽然它们也都提供了容错能力，但在性能、稳定性、可伸缩性等方面都存在缺陷。
- 功能特性：Flink的核心特性就是快速计算能力，通过高效的内存管理、异步数据交互、多线程执行模型以及与Hadoop生态系统集成等，能够显著提升数据的实时计算性能。同时，Flink还支持SQL查询语言，可以使用户灵活地进行数据处理。
- 使用场景：除了支持实时计算场景，Flink还适用于离线数据处理、批处理、机器学习、图处理等领域。此外&#x
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131950487
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。