在流式计算越来越受到主流青睐的市场状况下，流式计算框架技术的掌握，正在成为大数据学习当中的重要部分。以Flink框架来说，作为新一代的流计算框架，越来越多地出现在大数据开发者们的技能树当中。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲FLink的几个核心概念。
真正意义上的流计算框架，是从Storm开始的，但是在实际的发展当中，Storm在与Spark的竞争当中，陷入了尴尬的境地，而流计算的后来者Flink，则采用了全新的流计算思想。
关于Flink
Flink作为分布式流计算引擎，既可以进行流式计算，也可以进行批处理。这是Flink比Storm设计思想上的亮点，能够同时支持批处理和流计算，更能满足企业数据处理的多样化需求。
Flink的核心思想在于，有状态的流计算，将批处理作为一种特殊状态的流计算进行处理，从而实现了对批处理和流计算二者的支持。
Flink同样也可以与现行的技术生态实现很好的集成，可以运行在k8s、yarn、mesos等资源调度平台上，依赖hdfs等文件系统，输入包含事件和各种其他数据，经过Flink引擎计算后再输出到其他中间件或者数据库等。
Flink特点
Flink处理的是实时的unbounded data，数据源源不断，可能永远都不会结束，这就给数据完备性和failover带来了很大的挑战。
Flink的容错主要通过定期快照和数据回溯。每隔一段时间，Flink就会插入一些barrier，barrier从source流动到sink，通过barrier流动来控制快照的生成。快照制作完就可以保存在共享引擎里。一旦作业出现问题，就可以从上次快照进行恢复，通过数据回溯来重新消费。
Flink主要特点是高吞吐、低延时。在流式系统里，Flink的吞吐是很高的。同时，它也可以做到实时处理和输出，让用户快速看到结果。
Flink核心概念
1、快照机制
Flink的快照机制主要是为了保障作业failover时不丢失状态。Flink提供了一种轻量级的快照机制，不需要停止作业就可以帮助用户持久化内存中的状态数据。
2、事件时间
时间类型分为两种：
Event time（事件时间），指事件发生的时间，比如采集数据时的时间；
Processing time（系统时间），指系统的时间，比如处理数据时的时间。
如果对数据的准确性要求比较高的话，采用Event time能保障exactly-once。Processing Time一般用于实时消费、精准性要求略低的场景，主要是因为时间生成不是deterministic。
3、窗口机制
窗口机制就是把无界的数据分成数据块来进行计算，主要有三种窗口。
滚动窗口：固定大小的窗口，相邻窗口没有交集；
滑动窗口：每个窗口的大小是一样的，但是两个窗口之间会有重合；
会话窗口：根据活跃时间聚合而成的窗口，比如活跃时间超过3分钟新起一个窗口。窗口之间留有一定的间隔。
窗口会自动管理状态和触发计算，Flink提供了丰富的窗口函数来进行计算。主要包括以下两种：
Process Window Function，全量计算会把所有数据缓存到状态里，一直到窗口结束时统一计算。相对来说，状态会比较大，计算效率也会低一些；
Aggregate Function，增量计算就是来一条数据就算一条，可能我们的状态就会特别的小，计算效率也会比ProcessWindowFunction高很多，但是如果状态存储在磁盘频繁访问状态可能会影响性能。
关于大数据入门，Flink核心概念详解，以上就为大家做了基本的介绍了。Flink框架在近几年的发展速度很快，市场反响也非常好，越来越多的企业在招聘当中，要求大数据开发者掌握Flink。
