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Flink 專案的架構有兩個主要組成部分：訊息傳輸層和由 Flink 提供的流處理層。訊息傳輸層負責傳輸連續事件產生的訊息，能夠提供訊息傳輸的系統包括 Kafka 和 MapR Streams。

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Flink 的一個優勢是，它擁有諸多重要的流式計算功能。其他專案為了實現這些功能，都不得不付出代價。比如，Storm 實現了低延遲，但是做不到高吞吐，也不能在故障發生時準確地處理計算狀態；Spark Strea

本 期 書 單 《Flink基礎教程》 作者：埃倫·弗裡德曼 , 科斯塔斯·宙馬斯 譯者：王紹翾 憑Flink高效實現容錯性實時資料處理；

本套技術專欄是作者（秦凱新）平時工作的總結和昇華，並深度整理大量網上資源和專業書籍。通過從真實商業環境抽取案例進行總結和分享，並給出商業應用的調優建議和叢集環境容量規劃等內容，請持續關注本套部落格。QQ郵箱地址

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Algorithm 使用連結串列實現棧和佇列 git程式碼地址 Review 繼續閱讀Flink官網 這次主要看Ta

Elasticsearch 的 maven 依賴： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>

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大資料是收集、整理、處理大容量資料集，並從中獲得見解所需的非傳統戰略和技術的總稱。雖然處理資料所需的計算能力或儲存容量早已超過一臺計算機的上限，但這種計算型別的普遍性、規模，以及價值在最近幾年才經歷了大規模擴充

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Apache Flink 1.7.2 釋出了，Flink 是一個流處理框架，應用於分散式、高效能、始終可用的與準確的資料流應用程式。 這是 1.7 的第二個 bugfix 版本，包含 40 多個