Flink是一个分布式流处理的开源框架，提供准确的结果，即使在无序或迟到数据的情况下也是如此，具有状态和容错能力，可以在保持一次性应用程序状态的同时无缝地从故障中恢复，大规模执行，在数千个节点上运行，具有非常好的吞吐量和延迟特性。
此前，我们讨论了将数据集的类型（有界还是无界）与执行模型的类型（批量与流媒体）进行对齐。下面列出的许多Flink功能 - 状态管理，无序数据的处理，灵活的窗口 - 对于在无界数据集上计算精确的结果非常重要，并且由Flink的流式执行模型来实现。
Flink保证有状态计算的exactly-once。“有状态的”意味着应用程序可以维护一段时间内已经处理的数据的汇总或汇总，并且Flink的检查点设置机制确保在发生故障时应用程序的状态exactly-once。
Flink支持流处理和窗口事件时间semantics。事件时间可以轻松计算事件到达顺序不正确，事件可能延迟到达的流的精确结果。
除了数据驱动的窗口，Flink还支持基于时间，计数或会话的灵活窗口。Windows可以通过灵活的触发条件进行定制，以支持复杂的流模式。Flink的窗口可以模拟数据创建环境的实际情况。
Flink的容错功能是轻量级的，可以让系统保持高吞吐率，同时提供一次性一致性保证。Flink从零数据丢失的故障恢复，而可靠性和延迟之间的折衷可以忽略不计。
Flink能够提供高吞吐量和低延迟（快速处理大量数据）。下面的图表显示了Apache Flink和Apache Storm的性能，完成了需要流式数据混洗的分布式项目计数任务。
Flink的保存点提供了一个状态版本管理机制，可以更新应用程序或重新处理历史数据，而且不会丢失状态，停机时间很短。
Flink设计用于在数千个节点的大型集群上运行，除了独立集群模式之外，Flink还提供对YARN和Mesos的支持。
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