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这些天学习了 Flink 的的架构，流计算和罕用算子后，陷入了迷茫，不晓得从哪里持续下手了，起初发现了阿里巴巴出品的 Flink 官网视频教程，看了巴真大佬的第一章“1. 为什么要学习 Apache Flink？”，我过后就感叹，妈耶，讲得太好了吧。于是我决定从 Flink-China 的系列教程开始，对每一章节讲完之后在 SegmenetFault 上进行成绩的总结输入，以此来鞭策自已的不断进步，也与大家共勉!
Apache Flink Definition：Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams.
Apache Flink 是一个 框架 和分布式解决引擎 ，用于 无边界和有边界数据流 上的 有状态计算。
Flink Application Flink（应⽤开发相干常识）
- 根底解决语义 Streams、State、Time
Flink Application – Streams
Flink Application – State
Flink Application – Time
- 多层次 API，灵活性和⽅便性的兼顾
Flink Application – API
Flink Architecture Flink 根本架构原理以及核⼼逻辑
Flink Operation Flink 运维治理相干内容
有状态 Flink 应用程序针对本地状态拜访进行了优化。Flink 通过定期和异步地将本地状态查看为长久状态来保障在产生故障时的一次状态一致性
Flink Scenario 利用场景
Data Pipeline（实时 build 搜索引擎，实时数仓）
提取 - 转换 - 加载 (ETL) 是在存储系统之间转换和挪动数据的常见办法。Flink 数据管道以连续流模式运行，而不是周期性地触发。
Data Analytics（大屏）
剖析工作从原始数据中提取信息和洞察力
Data Driven（简单规定的风控）
事件驱动的应用程序是一个有状态的应用程序，它从一个或多个事件流中摄取事件，并通过触发计算、状态更新或内部操作来响应传入的事件。
