flink学习笔记01-flink核心特性

flink有着高吞吐，低延迟，是现在主流的流式框架之一

flink核心特性

• 统一数据处理组件栈，处理不同类型的数据需求（Batch, Stream, Mache Learning, Graph）

• 支持事件时间（Event Time）,接入时间（Ingestion Time）,处理时间（Processing Time）等时间概念。

• 基于轻量级分布式快照(Snapshot) 实现的容错

• 支持有状态计算

• 支持高度灵活的窗口（Window）操作
  
• 带反压的连续流模型

• 基于JVM实现独立的内存管理：
  • Flink在JVM中实现了自己的内存管理。
• 应用可以超出主内存的大小限制，并且承受更少的垃圾收集的开销。
• 对象序列化二进制存储，类似于C对内存的管理。