根据官方的说法，所谓的Flink是一个开源的大数据框架和分布式处理引擎，它由Apache软件基金会开源，用于在无界（有数据流的开始点，但没有数据流的结束点）和有界（有数据流的开始点，且有数据流的结束点）流数据上进行有状态的计算。
如图1.1所示，这是官网首页的一幅图，可以用来说明Flink常见的应用架构。
图1.1 Flink应用架构（来自官网）
从图中可以看出，Flink应用架构一般由多个Flink计算节点构成集群，在资源调度方面可以基于K8s（Kubernetes，简称K8s）、Yarn和Mesos等组件。在存储方面，可以支持HDFS、S3和NFS等文件系统。
在集群内部，不同节点可以进行数据交互，并可维护相关的状态数据，这样在计算过程中，如果发送异常，可以借助容错机制从中间状态进行数据恢复，这一点对于一个分布式应用程序来说至关重要。
Flink框架将复杂的分布式计算框架进行抽象，内部复杂的调度、计算过程对用户来说是透明的，用户只需关注具体的计算逻辑即可。如果将Fink应用集群看作是一个函数的话，它可以接收多种流数据输入作为参数，比如实时事件数据、传统数据库数据、文件系统数据以及键值对存储系统。这些各种类型的数据可以来自事务系统、日志、物联网设备以及网页点击流等。
另外，Fink可以将处理后的数据，输出到第三方应用系统、事件日志、数据库系统、文件系统以及键值对存储系统中。
Flink程序主要由Java语言或Scala语言开发，另外还支持Python语言。但其底层组件和Flink运行时（runtime）运行在JVM上，因此，Flink程序可以运行在多种平台上，如Linux、Unix、Mac OS X和Windows操作系统上。Flink能在计算机内存中进行分布式数据处理，因此计算速度非常快，且计算的延迟低。
官方给出了Flink用户在生产环境下得出的一些让人惊叹的数据：
l Flink应用每天可以处理数万亿的事件。
l Flink应用可以维护TB级别的状态信息。
l Flink应用可以在数千个内核上运行。
l Flink应用具有高吞吐、低延迟的特性。
官网也给出了一些Flink具有的优点，具体罗列如下：
l 适用于所有的流应用场景，如事件驱动应用、数据管道和ETL处理。
l 高级别的计算正确性保证，支持精确的一次语义，保证数据只被消费一次且无遗漏，这个一般是非常难实现的。另外，基于事件时间（Event time)和延迟机制可以处理延迟导致的乱序数据计算。
l 大规模集群计算能力，支持水平横向扩展、大规模状态存储以及增量检查点机制。当计算能力不足时，可以通过增加计算节点来提升总体计算能力。
l 应用运维成本低，支持多种部署模式，可以灵活部署。另外，高可用机制可以最大程度保证服务的稳定性，即使某个节点宕机，也不影响其他节点对外提供服务。
l 卓越的计算性能。通过在内存中进行数据计算，实现高吞吐和低延迟的数据处理能力，这点对于实时处理程序来说非常重要。
l 分层次的API。对于不同的开发用户而言，对API使用的偏好是不同的，Flink SQL API可以基于SQL语法来实现对流批数据的一体化处理，这个也更加友好。另外，还提供专门的DataStream API来处理流数据计算，DataSet API来处理批数据计算。对于上层不提供的功能，用户可以基于底层的API定制数据计算逻辑。
--节选自《Flink入门与实战》