Flink+ClickHouse 玩轉企業級實時大資料開發
Flink發展史&特點&行業應用
Flink發展史
2008：柏林理工大學的一個研究性專案Stratosphere
2014-04：Stratosphere貢獻給Apache基金會，成為Apache的范訓專案
2014-12：成為Apache頂級專案
18 Jun 2015：發布0.9版本(第一個穩定版本)
3 Mar 2016：Flink 1.0.0
3 Aug 2016：Flink 1.1.0
30 Jan 2017：Flink 1.2.0；
26 May 2017：Flink 1.3.0；
12 Dec 2017：Flink 1.4.0；
26 May 2018：Flink 1.5.0；
9 Aug 2018：Flink 1.6.0；
30 Nov 2018：Flink 1.7.0；
2019年1月8日，阿里巴巴以9000萬歐元收購該公司！
9 Apr 2019：Flink 1.8.0
22 Aug 2019：Flink 1.9.0
11 Feb 2020：Flink 1.10.0
6 Jul 2020：Flink 1.11.0
7 Dec 2020：Flink 1.12.0
Apr 2021：Flink 1.13.0
Flink的特點：
支持Scala和Java API
支持批流一體
同時支持高吞吐、低延遲、高性能
支持事件時間和處理時間語意，基于事件時間語意能夠針對無序事件提供精確、一致的結果；基于處理時間語意能夠用在具有極低延遲需求用中
支持不同時間語意下的視窗編程
支持有狀態計算
支持具有Backpressure功能的持續流模型
提供精確一次（exactly once）的狀態一致性保障
Flink在JVM內部實作了自己的記憶體管理
基于輕量級的分布式快照CheckPoint的容錯
支持SavePoint機制，手工觸發，適用于升級
支持高可用性配置（無單點失效），與k8s、Yarn、Apache Mesos緊密集成，
提供常見存盤系統的連接器：Kafka，Elasticsearch等
提供詳細、可自由定制的系統及應用指標（metrics）集合，用于提前定位和回應問題
Flink與業界其他框架的對比
Flink Spark Storm Storm-Trident
處理模型 Native Micro-Batch Native Micro-Batch
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標籤：Java
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