第1章

Apache Flink介绍

本章对Apache Flink从多个方面进行介绍，让读者对Flink这项分布式处理技术能够有初步的了解。1.1节主要介绍了Flink的由来及其发展历史，帮助读者从历史的角度了解Flink这项技术发展的过程。1.2节重点介绍了Flink能够支持的各种实际业务场景、Flink所具备的主要特性、Flink组成部分及其基本概念等内容，最后在1.4节中介绍了Flink的基本架构以及主要组成部分。

1.1　Apache Flink是什么

在当前数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。随着雅虎对Hadoop的开源，越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线，例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark，基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。但随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对于传统的数据处理模式，流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制能力。Apache Flink就是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。

在2010年至2014年间，由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为“Stratosphere: Information Management on the Cloud”研究项目，该项目在当时的社区逐渐具有了一定的社区知名度。2014年4月，Stratosphere代码被贡献给Apache 软件基金会，成为Apache基金会孵化器项目。初期参与该项目的核心成员均是Stratosphere曾经的核心成员，之后团队的大部分创始成员离开学校，共同创办了一家名叫Data Artisans的公司，其主要业务便是将Stratosphere，也就是之后的Flink实现商业化。在项目孵化期间，项目Stratosphere改名为Flink。Flink在德语中是快速和灵敏的意思，用来体现流式数据处理器速度快和灵活性强等特点，同时使用棕红色松鼠图案作为Flink项目的Logo，也是为了突出松鼠灵活快速的特点，由此，Flink正式进入社区开发者的视线。

2014年12月，该项目成为Apache 软件基金会顶级项目，从2015年9月发布第一个稳定版本0.9，到目前撰写本书期间已经发布到1.7的版本，更多的社区开发成员逐步加入，现在Flink在全球范围内拥有350多位开发人员，不断有新的特性发布。同时在全球范围内，越来越多的公司开始使用Flink，在国内比较出名的互联网公司如阿里巴巴、美团、滴滴等，都在大规模使用Flink作为企业的分布式大数据处理引擎。

Flink近年来逐步被人们所熟知，不仅是因为Flink提供同时支持高吞吐、低延迟和exactly-once语义的实时计算能力，同时Flink还提供了基于流式计算引擎处理批量数据的计算能力，真正意义上实现了批流统一，同时随着阿里对Blink的开源，极大地增强了Flink对批计算领域的支持。众多优秀的特性，使得Flink成为开源大数据数据处理框架中的一颗新星，随着国内社区不断推动，越来越多的国内公司开始选择使用Flink作为实时数据处理技术。在不久的将来，Flink也将会成为企业内部主流的数据处理框架，最终成为下一代大数据处理的标准。