- 流处理（Stream Processing）
流处理是 Flink 的核心功能之一，主要用于处理 无限流 数据，也就是不断到达的数据。它能够实时处理数据流，并对每个数据元素执行操作。流处理中的数据没有预定的边界，它的特征是持续到达，因此，流处理必须实时处理每个事件，而不能等到所有数据都到齐后再进行处理。
核心特点：
- 实时性：流处理的最大优势是实时性。Flink 允许对实时数据流进行分析，计算和处理，几乎是对数据进行即时的反应。
- 无界数据流：流数据是持续不断的，没有明确的开始和结束点。Flink 通过时间窗口和状态管理机制来处理这些流数据。
时间概念
在流处理系统中，有多种时间语义来处理流数据中的时间，Flink 提供了以下几种时间语义：
- 事件时间（Event Time）：基于事件本身的时间戳进行处理。这是流处理的理想时间概念，因为它考虑了事件的生成时间，但也要求系统具备处理乱序事件的能力。在事件时间下，处理是按事件的实际生成时间顺序进行的。
- 处理时间（Processing Time）：基于事件在 Flink 中被处理的时间。处理时间通常会受系统延迟的影响，因此它是最简单且常用的时间语义，但它并不适用于处理有乱序或延迟的事件。
- 摄取时间（Ingestion Time）：基于数据流入 Flink 系统的时间。这是流处理中的中间方案，它结合了事件时间和处理时间的优缺点。
窗口操作
为了对流数据进行有效的处理，Flink 将流数据切分成固定的时间窗口。窗口可以对流数据进行聚合、统计等操作。常见的窗口类型有：
- 滚动窗口（Tumbling Window）：时间段固定且不重叠，数据被分配到固定大小的窗口中，每个窗口的大小不重叠。
- 滑动窗口（Sliding Window）：时间窗口可以重叠，窗口大小和滑动步长都可以指定。每隔一段时间窗口就会更新一次。
- 会话窗口（Session Window）：会话窗口根据事件的时间间隔动态决定窗口的结束，当一段时间内没有新事件到达时，窗口才会关闭。
流处理的应用场景
流处理在很多实时性要求高的场景中都有应用，典型的场景包括：
- 实时数据分析：比如社交媒体分析、广告点击分析、传感器数据流处理等。
- 实时监控：如服务器日志监控、网络流量监控、金融交易监控等。
- 实时推荐系统：如根据用户行为实时推送个性化推荐。
2. 批处理（Batch Processing）
尽管 Flink 主要面向流处理，但它同样也支持 批处理，并且在处理大规模历史数据时非常有效。批处理主要针对有界数据流，也就是数据集的大小是已知的，通常是一次性的批量数据，而非连续流入的数据。
核心特点：
- 有界数据流：批处理的数据流是有限的，通常是已知的整个数据集，如历史数据或批量上传的数据。
- 高效的数据处理：批处理在大数据集上非常高效，因为它能够在一次性计算中对整个数据集进行优化。
- 并行计算：Flink 批处理支持高效的并行计算，尤其适合处理大规模的数据集。
与流处理的区别
- 流处理是对 无限数据流 的处理，强调的是实时性和增量计算。
- 批处理是对 有限数据集 的处理，通常是在数据已经完成收集后进行一次性的处理。
批处理的应用场景
批处理在以下场景中有着广泛的应用：
- 大数据 ETL（抽取、转换、加载）：比如将多个数据源的数据提取、转换并加载到数据仓库中进行分析。
- 大规模的离线计算：比如日志分析、历史数据的统计、机器学习模型的训练等。
- 数据清洗和预处理：对历史数据进行清洗和处理，以便后续的分析和应用。
3. Flink 中的流批统一
虽然 Flink 主要支持流处理，但它通过 流批统一（Stream-Batch Unified Processing） 提供了一个灵活的框架，允许用户既能处理流数据，也能高效地处理批数据。Flink 的流处理和批处理不仅能够独立使用，还能够无缝地结合使用。例如，可以在实时数据流处理中使用批处理操作，或者将批数据转化为流进行实时处理。
统一的 API
Flink 提供了统一的 API，使得开发者能够以一致的方式处理流数据和批数据。使用相同的操作符、时间语义、窗口机制等处理流数据和批数据，从而简化了代码和维护成本。
总结
- 流处理（Stream Processing） 适用于实时和持续不断到达的数据，强调对无界数据流的处理。
- 批处理（Batch Processing） 适用于有限的数据集，强调对有界数据流的高效批量处理。
- Flink 提供了流批统一的框架，允许在相同的 API 下处理这两种类型的数据，使得流处理和批处理可以灵活结合，适应不同的需求。