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大数据工程师们在苦学Spark、Hadoop、Storm的同时，似乎总是在用看热门技术的感觉,Apline recently的Flink来了一波颠覆性思考。
在2020双11的实时计算中，阿里依靠Flink展现了强大的实时计算能力，创造了每秒40亿条记录的惊人数据处理能力。作为一名技术选择者，Flink为何能在关键时刻脱颖而出？为什么阿里选择这款"新贵"框架而放弃"资深"Spark？
大数据处理领域的两大巨头一直以来都是看似但实际上各有特点。Spark以其成熟的批处理能力著称的同时也在视频流处理领域有其处盒。但长期来看，Spark在面对高并发实时数据处理的需求时就显得力不从心。
Flink则完全不同。它采用了更富弹性的数据模型——事件流。无论是无边界的无限流，还是有边界的有限流都可以轻松处理。这种灵活的设计使其能够平稳应对各种场景，不论是传统的批处理还是对实时性的高级需求。
这种差异在具体业务场景中表现得尤为明显。阿里的蒋晓伟专家表示，传统的SparkStreaming方案将流转换为批处理，这种方案在延迟要求越低的情况下，额外计算开销就会急剧增加，导致难以实现秒级甚至亚秒级的响应时间。
而Flink则完全不以此为障碍，它巧妙地将批处理和流处理的优势结合起来。在延迟敏感的业务场景中，它能够自如地实现低延迟、高吞吐的数据处理；在大规模数据处理时，通过高效的状态管理和容错机制确保计算结果的准确性。
这些优势使得Flink在阿里的双11实时计算中表现得如此出色。在7TB每秒的数据流中轻松灵活地处理500万本《新华字典》量级的数据，这任务显然不可能陷入传统技术的瓶颈陷阱。
阿里的实践证明，Flink不仅仅是一款流处理框架，它同样能在批处理领域展示极高的性能。这种应用场景与传统的处理方式形成了鲜明对比。
在Flink的架构设计中，前58技术委员主席孙玄的观点值得借鉴。他强调在面对复杂的业务场景时，选择合适的技术架构至关重要。Flink的两阶段提交机制和去重普适架构设计正是为了应对企业级复杂场景而提出的。
再来说说Flink的StateBackend设计，这是阿里实战中最看重的改进部分。这一功能模块通过高效的状态管理确保无论是单节点还是多节点计算环境，都能正确计算出最终结果。它不仅支持事件时间的处理，也能够在网络分区的各个节点上实现数据的一致性。
这门课程由前58技术委员会主席孙玄与58到家CTO沈剑老师联合编写，结合多年的大厂实践经验，为大家提供了超强的理论与实践支持。在这门课程中，会深入探讨Flink的核心架构设计，包括State架构、两阶段提交、去重普适架构等关键技术点。这些内容不仅能帮助你在面试中脱颖而出，更能让你在实际工作中游刃有余地应对大规模实时数据处理的挑战。
无论你是刚入行的大数据开发工程师，还是已有一定经验的数据架构师，这门课都能为你带来跨越式的技术提升。加快预定，抓住机遇，让你的架构设计水平和技术能力得到全面提升！
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