Flink原理与代码实例讲解
作者：禅与计算机程序设计艺术
1. 背景介绍
1.1 大数据处理的挑战
1.1.1 数据量急剧增长
1.1.2 实时性需求提高
1.1.3 复杂的计算逻辑
1.2 传统批处理框架的局限性
1.2.1 高延迟
1.2.2 无法处理实时数据流
1.2.3 容错性差
1.3 Flink的诞生
1.3.1 起源于学术研究项目
1.3.2 关键特性：流批一体、低延迟、高吞吐、exactly-once语义
1.3.3 快速发展，成为主流大数据处理引擎之一
2. 核心概念与联系
2.1 数据流(DataStream)
2.1.1 无界数据流
2.1.2 有界数据流
2.1.3 数据流的并行度(parallelism)
2.2 状态(State)
2.2.1 算
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140940351
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。
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