flink簡介：
針對無界資料集的持續計算
1、資料是源源不斷的產生的，就是水流一樣。
2、stream總有結束的時候。
資料集型別
1、無界：不斷產生的資料
2、有界：最終，不再改變的資料集
有界資料集是無界資料集的乙個特例；有界資料集在flink內部是以一種終態資料進行處理的；在flink中有界和無界的差別非常小；使用同一套流計算執行引擎上的api操作兩種資料集型別。
兩種執行模型
1、流計算：資料不斷產生，就一直處於計算狀態。
2、批處理：完成一定時間段的計算任務後，釋放資源。
flink特點：
1、結果精準，即使是無序資料或者延遲到達的資料。
2、有狀態以及容錯。維護精準一次的應用狀態。
3、大規模計算，幾千臺節點上運算，高吞吐量和低延遲的特點。
4、flink通過檢查點機制實現精準一次的計算保證，在故障時可以體現出來。
5、flink支援流計算以及視窗化操作。
6、flink支援靈活的基於時間視窗的計算。
7、flink容錯是輕量級。即：占用資源少。可以保證零資料丟失。
8、flink是高吞吐量和低延遲的。
flink自下而上的構架層次：
見：中的flink構架圖。
總之：flink是開源的計算引擎，消除了效能和可靠性的權衡。
FlinkV1 10安裝和Standalong部署
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