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title: Flink
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localeTitle: 弗林克
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## 弗林克
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Apache Flink是一个开源流处理框架，具有强大的流和批处理功能。
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Apache Flink的核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。 Flink以数据并行和流水线方式执行任意数据流程序。 Flink的流水线运行时系统可以执行批量/批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身支持迭代算法的执行。 Flink提供高吞吐量，低延迟的流媒体引擎，以及对事件处理和状态管理的支持。 Flink应用程序在发生机器故障时具有容错能力，并且支持一次性语义。 程序可以用Java，Scala，Python和SQL编写，并自动编译和优化为在集群或云环境中执行的数据流程序。
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Flink不提供自己的数据存储系统，并为Amazon Kinesis，Apache Kafka，HDFS，Apache Cassandra和ElasticSearch等系统提供数据源和接收器连接器。
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**Apache Flink有什么新功能？**
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* Flink实现了实际的流处理，而不是通过微批处理来模仿它。在Spark中，流式传输是一种特殊的批处理案例，而在Flink中，批处理是一种特殊的流式传输（有限大小的流）
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* Flink对循环和迭代处理有更好的支持
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* Flink具有更低的延迟和更高的吞吐量
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* Flink拥有更强大的Windows运营商
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* Flink实现了轻量级的分布式快照，它具有低开销和流处理中的一次性处理保证，而不像Spark那样使用微批处理
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* Flink支持流处理中的可变状态
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### 特征
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* 流媒体优先运行时，支持批处理和数据流程序
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* Java和Scala中优雅流畅的API
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* 运行时支持非常高的吞吐量和低事件延迟的同时
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* 基于_数据流模型_ ，支持DataStream API中的_事件时间_和_无序_处理
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* 灵活的窗口（时间，计数，会话，自定义触发器）跨越不同的时间语义（事件时间，处理时间）
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* 具有_精确一次_处理保证的容错能力
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* 流媒体节目中的自然背压
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* 用于图形处理（批处理），机器学习（批处理）和复杂事件处理（流式处理）的库
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* 内置支持DataSet（批处理）API中的迭代程序（BSP）
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* 自定义内存管理，可在内存和核外数据处理算法之间实现高效，可靠的切换
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* Apache Hadoop MapReduce和Apache Storm的兼容性层
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* 与YARN，HDFS，HBase和Apache Hadoop生态系统的其他组件集成
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### Flink用法
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构建Flink的先决条件：
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* 类Unix环境（我们使用Linux，Mac OS X，Cygwin）
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* 混帐
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* Maven（我们推荐3.0.4版本）
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* Java 7或8
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git clone https://github.com/apache/flink.git
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cd flink
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mvn clean package -DskipTests # this will take up to 10 minutes
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## 开发Flink
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Flink提交者使用IntelliJ IDEA开发Flink代码库。 我们建议使用IntelliJ IDEA来开发涉及Scala代码的项目。
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IDE的最低要求是：
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* 支持Java和Scala（也是混合项目）
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* 使用Java和Scala支持Maven
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#### 更多信息：
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* Flink网站： [Apache Flink](https://flink.apache.org/)
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* Flink文档： [flinkdocs](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/)
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* 快速flink教程： [快速](https://www.linkedin.com/pulse/introduction-apache-flink-quickstart-tutorial-malini-shukla/)入门
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* 如何指导： [howto](https://data-artisans.com/blog/kafka-flink-a-practical-how-to)
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* Flink vs Spark： [比较](http://www.developintelligence.com/blog/2017/02/comparing-contrasting-apache-flink-vs-spark/) |