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Flink四大基石

Checkpoint

State

Time

Window

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Flink四大基石

Flink之所以能這么流行，離不開它最重要的四個基石：Checkpoint、State、Time、Window。

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Checkpoint

這是Flink最重要的一個特性。

Flink基于Chandy-Lamport算法實現了一個分布式的一致性的快照，從而提供了一致性的語義。

Chandy-Lamport算法實際上在1985年的時候已經被提出來，但并沒有被很廣泛的應用，而Flink則把這個算法發揚光大了。

Spark最近在實現Continue streaming，Continue streaming的目的是為了降低處理的延時，其也需要提供這種一致性的語義，最終也采用了Chandy-Lamport這個算法，說明Chandy-Lamport算法在業界得到了一定的肯定。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/53482103

State

提供了一致性的語義之后，Flink為了讓用戶在編程時能夠更輕松、更容易地去管理狀態，還提供了一套非常簡單明了的State API，包括ValueState、ListState、MapState，BroadcastState。

Time

除此之外，Flink還實現了Watermark的機制，能夠支持基于事件的時間的處理，能夠容忍遲到/亂序的數據。

Window

另外流計算中一般在對流數據進行操作之前都會先進行開窗，即基于一個什么樣的窗口上做這個計算。Flink提供了開箱即用的各種窗口，比如滑動窗口、滾動窗口、會話窗口以及非常靈活的自定義的窗口。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2021年大数据Flink（十七）：Flink四大基石的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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