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这里有很多专业词汇，我们从中至少可以提炼出一些容易理解的信息：Flink 是一个“框架”，是一个数据处理的“引擎”；既然是“分布式”，当然是为了应付大规模数据的应用场景了；另外，Flink 处理的是数据流。所以，Flink 是一个流式大数据处理引擎。

而“内存执行速度”和“任意规模”，突出了 Flink  的两个特点：速度快、可扩展性强—

—这说的自然就是小松鼠的“快速”和“灵巧”了。

那什么叫作“无界和有界数据流”，什么又叫作“有状态计算”呢？这涉及流处理的相关知识，我们会在后续的章节一一展开。

 

1.2Flink 的应用

 

Flink 是一个大数据流处理引擎，它可以为不同的行业提供大数据实时处理的解决方案。随着 Flink 的快速发展完善，如今在世界范围许多公司都可以见到 Flink 的身影。

目前在全球范围内，北美、欧洲和金砖国家均是 Flink 的应用热门区域。当然，这些地区其实也就是 IT、互联网行业较发达的地区。

Flink 在国内热度尤其高，一方面是因为阿里的贡献和带头效应，另一方面也跟中国的应用场景密切相关。中国的人口规模与互联网使用普及程度，决定了对大数据处理的速度要求越来越高，也迫使中国的互联网企业去追逐更高的数据处理效率。试想在中国，一个网站可能要面对数亿的日活用户、每秒数亿次的计算峰值，这对很多国外的公司来说是无法想象的。而Flink 恰好给我们高速准确的处理海量流式数据提供了可能。

 

1.2.1Flink 在企业中的应用

 

Flink 为全球许多公司和企业的关键业务应用提供了强大的支持。

对于数据处理而言，任何行业、任何公司的需求其实都是一样的：数据规模大、实时性要求高、确保结果准确、方便扩展、故障后可恢复——而这些要求，作为新一代大数据流式处理引擎的 Flink 统统可以满足！这也正是 Flink 在全世界范围得到广泛应用的原因。

 

 

以下是 Flink 官网列出的知名企业用户，如图 1-3 所示，他们在生产环境中有各种各样有趣的应用。