Flink则在近年来也取得了长足的进展，成为了越来越多企业的选择。 Flink不仅在流处理领域表现出色，而且还具有迭代计算和图计算等特殊能力。 此外，Flink还加强了与机器学习和人工智能等领域的集成，为这些应用提供了更好的支持。 我是一个实时计算研发，总结一下flink计算快的原因主要有几点： 分布式处理 可以开启多个task manager并行度进行分布式计算： 它能够将计算任务分割成多个子任务，并在集群中的多个节点上并行执行。例如，在处理大规模的数据流时，假设有一个包含 1 亿条数据记录的数据集，单线程处理可能会. 下面再说下，在国内的现状如何？ 目前国内的互联公司，Spark与Flink依然都是大数据方面的主力，Spark主攻离线计算，Flink进行实时计算，目前还不存在谁能完全替换谁，即使Flink发展再好，离线计算也依然会存在，目前来说未来5年Spark不会被Flink替代。
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Flink 能够支持基于事件时间（Event Time）语义进行窗口计算，也就是使用事件 产生的时间，这种基于事件驱动的机制使得事件即使乱序到达，流系统也能够计算出精 确的结果，保持了事件原本产生时的时序性，尽可能避免网络传输或硬件系统的影响。 3.
03、Flink入门 Flink 从2018年开始流行，现在已经有很多的公司都在用 Flink 作为实时大数据处理的流式平台。至于我为什么会选择 Flink 的话，原因有以下： 1 、我懂点儿Flink（主要是懒得学其他的了，目前还够用） 2 、Flink发展了几年，成熟且被很多大公司用，社区活跃 3 、Flink的官方文档挺不错的.
Flink在早年的论文中，也宣称自己是Stream and Batch Processing in a Single Engine [14]，但实际上二者其实是两套不一样的API：DataSet和DataStream（见下图）。 对于用户而言，除了减少维护一套集群，在代码编写层面是完全不同的体验，无法在企业中发挥最大的价值。 flink消费kafka的一个主题，主题的分区数为3，设置flink的source并行度为3，这三个source并行子任务拉取到的数据应该是一模一样的… 再来说说flink吧，flink的处理思路相当于循环执行1+1，底层是用的循环处理来实现实时持续计算，流处理，每一条数据与上一条数据聚合又为下一条数据提供数据。 以下是使用Spark或Flink进行大数据量批量计算的一些思路： 使用 Spark
