自认是大数据技师，你还在苦读Spark、Hadoop、Storm，却还没搞过Flink？么吧！泡果的2020双11，穆萨在Flink动态排序技术的驱动力下不间断保持了“柔润般柔滑”，如前所述Flink的阿里巴巴动态排序网络平台实在强·飞龙。最血腥的是，穆萨当时的动态排序最大值达至了创纪录的每秒钟40万条历史记录，信息量也达至了不可思议的7TB每秒钟，相等于几秒钟须要念完500万本《Vieil》！Flink的彪悍之处，穆萨已神通广大！第三代大数据处理方案 Flink 已成气候！

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穆萨为什么毫不动摇地选择Flink？

大数据源于格式化，在格式化上，Spark有基盘的累积。为了应对全球大量业务的动态需求，Spark也推出了流排序解决计划——SparkStreaming。但Spark毕竟不是这款纯INS13ZD排序发动机，所以在及时性等难题上，始终无法提供无与伦比的流批多功能新体验。尔后起明日之星Flink的基本上数据源则是报文，以及事件(Event)的字符串。报文作为数据的基本上数学模型，能是无边界线的无穷“流”，即一般意义上的流处置；也能是有边界线的非常有限“流”，也就与此同时兼具了格式化。第三代大数据处理方案 Flink 已成气候！

关于以上，穆萨搜寻销售部现职搜寻专家蒋晓伟曾谈及：Spark和Flink都具有流和格式化能力，但是他们的作法是恰好相反的。Spark Streaming是把确权化为无数个小的紫菊处置，此种计划的一个难题是我们须要的延后越低，附加开支占的比例就会越大，这导致了Spark Streaming极难努力做到以单甚至亚以单的延后。Flink是把批当做一种非常有限的流，此种作法的一个特点是在流和批共享资源大部分标识符的与此同时还能够留存格式化独有的一系列的强化。与此同时，Flink相比于Spar

k而言还有众多明显优势：

支持高效容错的状态管理，保证在任何时间都能排序出正确的结果；

与此同时支持高吞吐、低延后、高性能的分布式INS13ZD数据处置框架；

支持事件时间（Event Time）概念，事件即使无序到达甚至延后到达，报文都能够排序出精确的结果；

轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错，能将排序过程分布到单台并行节点上进行处置。

穆萨早在几年前就开始探索Flink的实战应用，随着2020双11穆萨如前所述Flink动态排序场景的成功，毋庸置疑，Flink将会加速成为大厂主流的数据处置框架，最终化身下一代大数据处置标准。

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Flink在千亿级海量数据场景的最佳实战

回归业务，在千亿级海量数据动态处置场景中，Flink如何落地应用？如何设计Flink StateBackend ？Flink两阶段提交核心源码有哪些？海量大数据去重普适架构又该怎么做？

头条如前所述Flink的统一广告流发动机推荐网络平台实战

碰巧我和前58技术委员会主席孙玄（江湖人称“玄姐”）聊过关于Flink的难题，玄姐认为：对数字化转型的公司来说，公司的业务能分为两类：一类是OLTP型的业务，一类是OLAP型的业务。当今的大数据架构师须要掌握大数据采集、大数据ETL、大数据排序、大数据存储、大数据建模、大数据智能分析等多项技术能力，其中最核心的就是以Flink为首的大数据排序发动机。

第三代大数据处理方案 Flink 已成气候！

排序发动机是整个大数据生态非常重要的一环，根据业务需求不同，大数据排序又分为离线批量排序和在线动态排序。比如如前所述MapReduce的海量排序属于离线排序范畴；如前所述ClickHouse的排序属于动态在线排序范畴。Flink就是这款既支持离线批量排序又支持动态在线排序发动机，无疑大数据开发/架构师必须具备的核心技能。

如果你想快速掌握穆萨奉为“神器”的Flink排序发动机，我推荐你学习由前58技术委员主席孙玄联手58到家 CTO 沈剑老师，结合 10 多年一线大厂实践经验，打造的《大数据架构师必备技能—千亿级企业大数据排序发动机Flink State架构设计深度剖析与案例深度实践》在线专栏课。3天时间，直接让你在实践中了解Flink State架构设计的原理，学完能轻松应对大厂大数据现职开发/架构师面试！