Flink应用场景：Flink框架的大数据应用特点

在大数据处理框架当中，我们常常听到的除了Hadoop、Spark之外，Flink也是出现频率比较高的一个技术名词。作为在大数据领域也常常被提到的一个计算框架，Flink应用场景有哪些呢，Flink系统框架的特点有哪些呢，下面我们来一一介绍。

关于Flink框架，我们需要重点关注的是两个关键词——批处理和流处理。


批处理和流处理是大数据领域最新的技术趋势，通过批处理和流处理，能够实现对大数据实时高效、稳定准确的处理。

Flink的流处理，在于在数据处理的过程中，将传入的数据试做真正的数据流，通过Flink系统的DataStream API可用于处理无尽的数据流，对于大规模实时数据的处理，通过流处理无疑能够取得更稳定持续的效果。

而Flink的流处理，很大程度上来说，是对于流处理的扩展。流处理不再从持续数据流当中去截取数据，而是已经存储的数据当中，去以流的形式截取有边界的数据集，从而实现批处理。

并且，Flink对批处理工作负载做了一定的优化，由于批处理操作可通过持久存储加以支持，Flink可以不对批处理工作负载创建快照。对于批处理任务进行分解，在需要的时候调用不同阶段和组件，使得Flink可以与集群上的其他用户更好的共存。

Flink应用场景的特点，主要集中在两个关键词上，低延迟和高吞吐。

作为几个开源的大数据计算引擎，Flink通常与Hadoop集群协同工作，采用Yarn作为资源调度管理器，采用HDFS来完成分布式存储，因此继承了Hadoop作为大数据处理平台的优势，在处理数据时，能够实现高吞吐量，而低延迟在来自于Flink的流处理和批处理模型，两相结合，能够满足各种场景下的大数据处理需求。

关于Flink应用场景，流处理和批处理是Flink框架的典型优势，在企业大数据处理平台的搭建上，根据实际的数据处理需求，可以将Flink计算框架与Hadoop平台实现无缝衔接，更好地为企业服务。成都加米谷大数据，大数据技术知识分享，大数据培训班常年开班中，更多详情可联系客服了解！