Flink 流批一体太强了！Spark Streaming 根本不是对手？

Posted 2021-04-02 yangyidba

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Flink 流批一体太强了！Spark Streaming 根本不是对手？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Flink 今年战绩太牛了！

Flink 虽然比 Spark 晚了一些，但随着其持续不断的努力，加上以阿里双 11 作为应用战场代表，其实时计算峰值达到了破纪录的每秒 40 亿条记录，战绩尤其显著，现在已成为实时计算的首选技术之一，与 Spark 并驾齐驱。

阿里基于Flink的计算层架构图

很多朋友，都玩过 Apache Storm，Spark Streaming 和 Apache Flink，也是目前主流的流计算技术，但真正能同时做到低时延、Exactly-Once 数据一致性保障及高吞吐的，只有 Flink 一个。

还很多公司的大数据处理，处在离线处理阶段，但未来，必定是以 Flink 为代表的实时计算技术作为重要发展方向，因为随着 AI 的广泛应用，信息处理的实效性要求也越来越高，模型的在线推理成为计算引擎的核心能力。Flink 实时计算技术与 AI 是绝配，未来可期！

从工作环境来看，怎么上手呢？我们需要用动态的思维，来看待流处理数据，因为它是一种动态行为，倒逼我们回归数据产生的本质，数据是按照特定事件的先后关系在整个系统中进行流转并被处理的。基于真实数据，流处理是用来挖掘客观事实背后隐藏价值的最重要手段，数据即是黄金。

Flink 的状态管理和容错，是非常核心的一块儿，回归业务，在千亿级海量数据实时处理场景中，Flink 如何落地应用？如何设计Flink StateBackend ？Flink两阶段提交核心源码有哪些？海量大数据去重普适架构又该怎么做？

具体几个业务场景，你是怎么解决的？

1）如何实现一个 SQL on Stream 的 SQL 实时计算平台？

2）面对千亿级数据的业务场景，Flink 的架构方案如何设计？

3）海量数据实时处理，保证精确处理的架构设计方案如何设计？

快速掌握阿里奉为“神器”的 Flink 计算引擎

由前 58 技术委员会主席孙玄联手 58 到家 CTO 沈剑老师，结合 10 多年一线大厂实践经验，打造的《大数据架构师必备技能—千亿级企业大数据计算引擎 Flink State 架构设计深度剖析与案例深度实践》在线专栏课。3 天沉浸式学习，让你在实践中了解 Flink State 架构设计的原理，学完能轻松应对大厂大数据资深开发 / 架构师面试！