近水楼台先得月，向阳花木易为春。——俞文豹
在这个数据驱动的时代，实时计算和大数据处理成为了许多企业和开发者关注的焦点。这里就来简单介绍一下实时计算和Flink的相关概念，希望能帮助大家快速入门。
什么是实时计算？
简单来说，实时计算就是指对实时数据进行处理和分析，而不是等到数据全部收集完毕后再进行批量处理。以前我们可能每天汇总一次用户数据，而实时计算则是数据一来就立即进行统计和处理，这样可以更加及时地获取有价值的信息。
实时数仓与实时计算的关系
实时数仓是数据仓库的一种形式，它能够实时处理和分析数据。相比传统数据仓库，它的优势在于能够处理流式数据（不断产生的数据流），并实时更新分析结果。这对于需要即时决策的应用场景，比如实时推荐系统、实时监控等，具有非常重要的意义。
Flink的出现
Flink是一种分布式流处理框架，能够处理无界和有界的数据流。它不仅支持实时流处理，还支持批处理，这使得它在处理大数据时非常灵活和高效。
Flink的主要特点包括：
- 高吞吐量和低延迟：能够处理大量数据并在低延迟下提供结果。
- 容错性：通过检查点机制，能够在故障发生时恢复数据处理。
- 灵活的窗口机制：支持时间窗口和计数窗口，适应不同的应用场景。
- 丰富的连接器：可以连接到各种数据源和数据接收端，比如Kafka、Hadoop、Cassandra等。 为什么选择Flink？
选择Flink的原因有很多，其中一个重要原因是它简化了实时计算的复杂性。使用Flink，我们可以很方便地处理数据流，进行复杂的计算和分析，而不需要关心底层的分布式计算细节。
总结一下，实时计算之前我们采用SQL进行统计的方式，但是数据量一大，性能就无法保证，现在是数据一来就立即统计并计算，然后把结果更新过去。而Flink在此基础上，增加了分布式计算、容错性、高吞吐量等增强能力，使得实时计算变得更加高效和可靠。
希望这篇简单介绍能帮助你对实时计算和Flink有一个初步的了解。如果你有更多问题或者想深入学习，可以参考Flink的官方文档和社区资源。
