『壹』 干貨 ：流式計算、數據處理及相關技術
在工業界，實時數據機器學習成為關鍵應用，因為實時性在眾多工業場景中至關重要。流式計算應運而生，其核心目標在於提供大規模、靈活、自然和低成本的數據處理方式。相較於傳統的數據處理架構，流式計算更加接近數據產生的自然規律，能夠更好地應對實時性較高的需求，如自動駕駛、工業機器人以及基於會話的用戶統計等。
流式數據處理框架包括消息傳輸層和流處理層，這種架構支持生產者與消費者的解耦，同時提供高效的數據處理能力。在流式處理中，Lambda架構和Kappa架構是兩種主流實現方式，其中Kappa架構解決了Lambda架構中開發和維護雙重代碼邏輯的問題，通過使用流式處理來實現數據的重新處理和計算。Spark Streaming則側重於基於小批量數據的處理，而Flink則以其在低延遲、高吞吐量和容錯性方面的能力，在流式處理技術中獨樹一幟。
Flink不僅支持流處理，還具備批處理能力，其架構靈活且具有分布式特性，能夠在成百上千台機器上高效運行。Flink通過將大型計算任務分解為小部分，並在發生機器故障或其他錯誤時自動確保計算任務的連續性，大大減少了開發人員的維護負擔。此外，Flink的容錯性數據流特性使得開發人員能夠專注於數據分析，而非錯誤處理，從而提高了整體開發質量。
在流數據處理中，時間概念至關重要。Flink支持事件時間、處理時間和攝取時間等多種時間定義，以適應不同的應用場景需求。窗口機制用於將事件按照特定特徵進行分組，以便進行聚合分析。時間穿梭功能允許流處理器在特定時間點「倒帶」，重新運行程序以獲得相同的結果，提高了數據處理的可重復性和一致性。Flink通過水印機制來標識事件時間點，確保數據處理的准確性和高效性。
流式計算中的狀態管理是關鍵問題。Flink提供了狀態存儲和狀態更新的機制，以支持有狀態的數據處理。通過使用檢查點等特性，Flink能夠確保在出現故障時系統狀態的一致性和恢復性，實現數據處理的精確性和一致性。批處理是有限流處理的一種特殊情況，通常在某個時間點停止處理，適用於計算結果不連續生成的場景。