Flink（一） Flink是什么，特点和优势，应用场景 基金与黄金的优势和劣势是什么意思

在当前数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。目前比较流行的大数据处理引擎 Apache Spark，基本上已经取代了 MapReduce 成为当前大数据处理的标准。但对实时数据处理来说，Apache Spark 的 Spark-Streaming 还有性能改进的空间。对于Spark-Streaming 的流计算本质上还是批（微批）计算，Apache Flink 就是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的纯实时的分布式处理框架。

在 2010 年至 2014 年间，由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为“Stratosphere:Information Management on the Cloud”研究项目，该项目在当时的社区逐渐具有了一定的社区知名度。2014 年 4 月，Stratosphere 代码被贡献给 Apache软件基金会，成为Apache基金会孵化器项目。初期参与该项目的核心成员均是Stratosphere曾经的核心成员，之后团队的大部分创始成员离开学校，共同创办了一家名叫 Data Artisans的公司，其主要业务便是将 Stratosphere，也就是之后的 Flink 实现商业化。在项目孵化期间，项目 Stratosphere 改名为 Flink。Flink 在德语中是快速和灵敏的意思，用来体现流式数据处理器速度快和灵活性强等特点，同时使用棕红色松鼠图案作为 Flink 项目的 Logo，也是为了突出松鼠灵活快速的特点，由此，Flink 正式进入社区开发者的视线。

2014 年 12 月，该项目成为 Apache 软件基金会顶级项目，从 2015 年 9 月发布第一个稳定版本 0.9，到目前为止已经发布到 1.9 的版本，