Flink的应用场景
Flink是一个强大的分布式计算引擎，主要用于大数据的流式计算和批处理分析。它能够在多种资源管理框架上运行，并且支持在裸机集群上独立部署。Flink的应用场景广泛，主要包括以下几个方面：
事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它会根据事件流中的事件触发计算、更新状态或进行外部系统操作。在实时计算业务中，这类应用非常常见，例如实时推荐、金融反欺诈、实时规则预警等。
数据分析应用需要从原始数据中提取有价值的信息和指标。Flink支持流式及批量分析应用，它内置了一个符合ANSI标准的SQL接口，将批、流查询的语义统一起来。此外，Flink的Gelly库为基于批量数据集的大规模高性能图分析提供了算法和构建模块支持。
数据管道应用是以持续流模式运行，用于转换、丰富数据，并将其从某个存储系统移动到另一个。例如，数据管道可以用来监控文件系统目录中的新文件，并将其数据写入事件日志；另一个应用可能会将事件流物化到数据库或增量构建和优化查询索引。
Flink可以用于实时监控各种指标，如用户行为预警、appcrash预警、服务器攻击预警等。通过对用户行为或者相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警，可以有效地预防和应对各种安全风险。
在电商等活动中，Flink可以用于实时计算相关指标，并将结果反馈给决策者，以便及时调整决策。此外，Flink还可以生成实时的大屏展示，如双11、双12等活动直播大屏，对外数据产品如生意参谋等，以及数据化运营中的内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等。
Flink在实时数据存储时可以做一些微聚合、过滤某些字段、数据脱敏等操作，组建数据仓库，实现实时ETL。
Flink的强大之处在于它的批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等特性，这些都使得它能够在各种严苛的流处理应用中发挥出色的表现。
