视频：
总结
Apache Flink 是一个流处理工具，用于实时数据处理，它能够处理大量事件，支持无状态和有状态的处理，具有高性能和可扩展性，并且提供了故障恢复功能，支持多种编程语言，能够实现流批一体的数据处理。
摘要
Kai Vanner 在视频中介绍了 Apache Flink，这是一个流处理器，被苹果、Netflix、阿里巴巴和优步等公司广泛使用。Apache Flink 能够处理实时数据流，与传统的批处理数据处理相比，它能够即时处理数据，而不是等到数据被传输到数据仓库或数据湖后才处理。Flink 提供了高性能的分布式运行时，能够处理数百万甚至数十亿的事件，同时支持 Java、Python 等多种语言开发。它能处理实时数据时，能够将事件的处理时间从几分钟缩短到几毫秒，同时提供了状态管理功能，使得应用程序能够在出现故 pod时恢复状态。Flink 的架构设计使得它能够水平扩展，同时提供了故障恢复机制，确保了高可靠性。此外，Flink 能够处理流和批处理的统一逻辑，使得用户可以根据需要处理实时数据或历历史数据。
观点
- Apache Flink 是一个强大的流处理器，能够处理实时数据流。
- Flink 与其他数据源如 Apache Kafka 配合使用，能够构建高效的数据管道。
- Kafka 主要用于数据流的传输和存储，而 Flink 则负责数据的处理。
- Flink 能够支持大规模并发处理，保证高性能和可扩展性。
- Flink 提供了故障恢复机制，如状态管理和检查点，确保了高可靠性和数据处理的连续性。
- Flink 支持多种编程语言，如 SQL、Java、Python 等，提供了开发的灵活性。
- Flink 能够实现流批一体的数据处理，适应不同的数据处理场景。
- 作为一个分布式系统，Flink 能够水平扩展，适应不同规模的数据处理需求。
- 使用 Flink 作为完全管理的服务可以简化操作和开发过程，提供了一个即插即用的解决方案。
- Flink 和 Kafka 的结合使得数据流处理更加高效，能够满足不同规模和需求的企业
思维导图
- Apache Flink® 简介
- 流处理器
- 与 Kafka 结合使用
- 流行的原因
- 数据流与数据堆叠
- 数据流事件
- 数据库与云服务
- Kafka 作为事实存储
- 批处理 vs 流处理
- 批处理特点
- 流处理优势
- 实时数据价值
- Apache Flink® 特点
- 性能
- 容错性
- 多语言 API
- 统一流批处理
- Flink 架构
- 分布式系统
- Chob Manager
- Task Managers
- Flink 与 Kafka
- 数据存储与处理分离
- 独立扩展
- Flink 服务模式
- 服务器无关的 - 按需使用
- 自动扩展
- Confluent 与 Flink
- 简化管理
- 适用所有规模的公司
- 完全管理服务
- 结语
- 免费试用 Confluent Cloud
- 学习资源
