为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准？

在流处理应用中，数据是连续不断的，需要通过窗口的方式对流数据进行一定范围的聚合计算，例如统计在过去的1分钟内有多少用户点击了某一网页，在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据再进行计算。

Flink将窗口划分为基于Time、Count、Session，以及Data-driven等类型的窗口操作，窗口能够用灵活的触发条件定制化从而达到对复杂的流传输模式的支持，不同的窗口操作应用能够反馈出真实事件产生的情况，用户可以定义不同的窗口触发机制来满足不同的需求。

基于轻量级分布式快照(Snapshot)实现的容错

Flink能够分布式运行在上千个节点之上，将一个大型计算的流程拆解成小的计算过程，然后将计算过程分布到单台并行节点上进行处理。

在任务执行过程中，能够自动的发现事件处理过程中的错误而导致数据不一致的问题，常见的错误类型例如：节点宕机，或者网路传输问题，或是由于用户因为升级或修复问题而导致计算服务重启等。

在这些情况下，通过基于分布式快照技术的Checkpoints，将执行过程中的任务信息进行持久化存储，一旦任务出现异常宕机，Flink能够进行任务的自动恢复，从而确保数据在处理过程中的一致性。

基于JVM实现独立的内存管理

内存管理是每套计算框架需要重点考虑的领域，尤其对于计算量比较大的计算场景，数据在内存中该如何进行管理，针对内存管理这块，Flink实现了自身管理内存的机制，尽可能减少Full GC对系统的影响。

另外通过自定义序列化/反序列化方法将所有的对象转换成二进制在内存中存储，降低数据存储的大小，更加有效的对内存空间进行利用，降低GC所带来的性能下降或者任务停止的风险，同时提升了分布式处理过数据传输的性能。

因此Flink较其他分布式处理的框架则会显得更加稳定，不会因为JVM GC等问题而导致整个应用宕机的问题。

Save Points(保存点)

对于7*24小时运行的流式应用，数据源源不断的接入，在一段时间内应用的终止都有可能导致数据的丢失或者计算结果的不准确性，例如进行版本的升级，停机运维操作等，都能导致这种情况发生。

然而值得一提的是Flink通过其Save Points技术能够将任务执行的快照(Snapshot)保存在存储介质上，等待任务重启的时候可以直接从实现保存的Save Points恢复原有的计算状态，使得任务继续按照停机之前的状态继续运行，Save Points技术可以让用户更好的管理和运维实时流式应用。

同时Flink除了上述的特性之外也具有其他非常优秀的特性，可以让用户有更多选择。Flink具备非常多的优秀特性，这不仅让Flink在社区的知名度越来越高，也吸引了众多的企业参与研发和使用Flink这项技术。

关于作者：张利兵，资深架构师，流式计算领域专家，第四范式华东区AI项目架构师，原明略数据华东区大数据架构师。有多年大数据、流式计算方面的开发经验，对Hadoop、Spark、Flink等大数据计算引擎有着非常深入的理解，积累了丰富的项目实践经验。

（编辑：东莞站长网）

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