流数据处理是一个新兴领域。这意味着在生成数据时几乎立即处理数据(具有非常低的延迟)。到目前为止，大多数数据处理都是基于批处理系统，其中处理，分析和决策是一个延迟的过程。现在，随着新技术和平台的不断发展，组织逐渐转向基于流的方法，而不是旧的基于批处理的系统。Apache Flink是一个用于流数据处理的开源项目。它可以帮助组织进行实时分析并做出及时的决策。
Apache Flink可以定义为一个能够进行分布式流和批量数据处理的开源平台。Apache Flink的核心是流数据流引擎，支持分布式流数据处理的通信，分发和容错。Apache Flink是唯一支持批处理和流处理的混合平台。它支持基于实时处理，机器学习项目，批处理，图形分析等的不同用例。
Flink包含以下组件，用于创建实际应用程序以及支持机器学习和图形处理功能：
DataSet API - 帮助嵌入Python，Scala和Java中的静态数据
DataStream API - 帮助Python，Java和Scala中的无界流
表API - 一种类似SQL的语言，可以在Scala和Java中使用
Apache Flink的基本原则
让我们看看Apache Flink的基本原理：
将所有内容都视为流，包括批次。因此，流始终存在，因为基础概念和执行基于此完成。
将应用程序编写为编程语言，然后将其作为数据库执行。
专注于用户友好的功能，如删除手动调整，删除物理执行概念等。
允许最低配置来实施解决方案。
支持不同的文件系统和部署。
与传统的大数据应用程序集成。
本地支持批处理，实时流，机器学习，图形处理等。
为什么Apache Flink不同
Apache Flink是一个用于流和批处理数据处理的开源平台。它具有以下功能，使其与其他类似平台相比有所不同：
高性能和低延迟 - Apache Flink的运行时环境提供高吞吐量和极低延迟。这可以通过进行最小配置更改来实现。
自定义状态维护 - 流处理系统始终保持其计算状态。Flink有一个非常有效的检查指向机制，可以在计算过程中强制执行状态。
流量控制 - 流量控制是任何流处理系统的组成部分。Flink内置了自然流量控制系统。它有助于长期运行的操作员进行有效的流量控制。
容错--Flink具有基于分布式快照的高效容错机制。这种机制非常轻巧，具有很强的一致性和高吞吐量。
单个运行时 - Apache Flink为流和批处理提供单个运行时环境。因此，运行时系统的相同实现可以涵盖所有类型的应用程序。
高效的内存管理 - Apache Flink 在JVM中有自己的内存管理系统。因此，应用程序可伸缩性可以轻松处理主内存，而且开销更少。
迭代计算 - Flink为迭代计算提供内置的专用支持，如图形处理和机器学习。
程序优化--Flink有一个内置的优化器，可以自动优化复杂的操作。
Apache Flink还有两个特定于域的库：
FlinkML - 用于机器学习项目。
Gelly - 用于图形处理项目。
Apache Flink Hadoop依赖吗?
实时数据分析基于流数据(在生成时连续流动)完成。Apache Flink是一个数据处理系统，也是Hadoop的MapReduce组件的替代品。它有自己的运行时，可以独立于Hadoop生态系统工作。Flink可以在没有Hadoop安装的情况下运行，但它能够处理存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据。Flink有内置的HDFS支持库，因此大多数Hadoop用户可以使用Flink和HDFS。Flink还可以访问Hadoop的下一代资源管理器YARN(Yet Another Resource Negotiator)。Flink还默认捆绑了支持Hadoop的库。(要了解有关YARN的更多信息，请参阅Hadoop 2.0(YARN)框架的优势是什么?)
因此，Apache Flink与其自己的运行时一起是一个单独的系统，但它也可以与Hadoop集成以进行数据存储和流处理。
Apache Flink被认为是Hadoop MapReduce的替代品。Flink提供循环数据，这是MapReduce中缺少的流程。Flink提供的API与MapReduce API相比更容易实现。它支持内存处理，速度更快。Flink还能够与HDFS一起使用其他文件系统。Flink可以分析实时流数据以及图形处理和使用机器学习算法。它还使用join，cross和union等新运算符扩展了MapReduce模型。Flink提供更低的延迟，恰好一个处理保证和更高的吞吐量。Flink也被认为是Spark和Storm的替代品。(要了解有关Spark的更多信息，请参阅Apache Spark如何帮助快速开发应用程序。)
什么是Apache Flink的工具?
Apache Flink具有以下有用工具：
命令行界面(CLI) - 这是一个命令行界面，用于直接从命令提示符操作Flink的实用程序。
作业管理器 - 这是一个用于跟踪作业，状态，故障等的管理界面。
作业客户端 - 这基本上是一个提交，执行，调试和检查作业的客户端界面。
Zeppelin - 这是一个基于Web的交互式计算平台，以及可视化工具和分析。
Apache Flink被称为第四代大数据分析框架。第一代分析引擎处理批处理和MapReduce任务。第二代引擎管理批量和交互式处理。第三个是更先进的，因为它处理现有的处理以及近实时和迭代处理。现在是最新的第四代框架，它处理实时流和本机迭代处理以及现有流程。
Apache Flink是流处理分析领域的新成员。它仍然是一个新兴平台，并通过新功能进行改进。未来几年它肯定会变得更有效率。虽然它与Hadoop和MapReduce模型的不同功能进行了比较，但它实际上是一个具有改进功能的流数据处理的并行平台。随着时间的推移，它肯定会在分析领域获得更多的认可，并为使用它的组织提供更好的见解。