Author: 林子雨老师

本网页内容节选自林子雨编著《Flink编程基础（Scala版）》（教材官网），版权所有，侵权必究
第3章 Flink的设计与运行原理
近年来，流处理这种应用场景在企业中变得越来越频繁，由此带动了企业数据架构开始由传统数据处理架构、大数据Lambda架构向流处理架构演变。Flink就是一种具有代表性的开源流处理架构，具有十分强大的功能，它实现了Google Dataflow流计算模型，是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架，并且同时支持批处理和流处理。Flink的主要特性包括：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。Flink不仅可以运行在包括 YARN、Mesos、Kubernetes等在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。Flink目前已经在全球范围内得到了广泛的应用，大量企业已经开始大规模使用Flink作为企业的分布式大数据处理引擎。
本章首先给出Flink简介，并探讨为什么选择Flink以及Flink的典型应用场景；然后介绍Flink的统一数据处理、技术栈、工作原理、编程模型和应用程序结构；最后介绍Flink中的数据一致性。（节选自林子雨编著《Flink编程基础（Scala版）》）
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林子雨、陶继平编著《Flink编程基础（Scala版）》(教材官网)教材中的代码，在纸质教材中的印刷效果，可能会影响读者对代码的理解，为了方便读者正确理解代码或者直接拷贝代码用于上机实验，这里提供全书配套的所有代码。
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安装Java环境

手动安装，推荐采用本方式
需要按照下面步骤来自己手动安装JDK1.8。
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