Flink诞生于欧洲的一个大数据研究项目StratoSphere。该项目是柏林工业大学的一个研究性项目。早期，Flink是做Batch计算的，但是在2014年，StratoSphere里面的核心成员孵化出Flink，同年将Flink捐赠Apache，并在后来成为Apache的顶级大数据项目，同时Flink计算的主流方向被定位为Streaming，即用流式计算来做所有大数据的计算，这就是Flink技术诞生的背景。

Flink是一种流式计算框架，是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。

Flink 整体结构（从下至上）：

1、部署：Flink 支持本地运行、能在独立集群或者在被 YARN 或 Mesos 管理的集群上运行， 也能部署在云上。

2、运行：Flink 的核心是分布式流式数据引擎，意味着数据以一次一个事件的形式被处理。

3、API：DataStream、DataSet、Table、SQL API。

4、扩展库：Flink 还包括用于复杂事件处理，机器学习，图形处理和 Apache Storm 兼容性的专用代码库。

为什么选择 Flink？

Flink 是一个开源的分布式流式处理框架：

提供准确的结果，甚至在出现无序或者延迟加载的数据的情况下。

它是状态化的容错的，同时在维护一次完整的的应用状态时，能无缝修复错误。

大规模运行，在上千个节点运行时有很好的吞吐量和低延迟。

大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据，大数据人才培养机构，喜欢的同学可关注下，每天花一点时间学习，长期积累总是会有收获的。