flink整理

目前离线批处理spark强，实时处理flink强

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。

Flink 特点
现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理
Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流时无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。

Flink优势
支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
支持高度灵活的窗口（Window）操作
支持有状态计算的Exactly-once语义
提供DataStream API和DataSet API

整理来源自https://ifeve.com/flink-python/