『壹』 干货 ：流式计算、数据处理及相关技术
在工业界，实时数据机器学习成为关键应用，因为实时性在众多工业场景中至关重要。流式计算应运而生，其核心目标在于提供大规模、灵活、自然和低成本的数据处理方式。相较于传统的数据处理架构，流式计算更加接近数据产生的自然规律，能够更好地应对实时性较高的需求，如自动驾驶、工业机器人以及基于会话的用户统计等。
流式数据处理框架包括消息传输层和流处理层，这种架构支持生产者与消费者的解耦，同时提供高效的数据处理能力。在流式处理中，Lambda架构和Kappa架构是两种主流实现方式，其中Kappa架构解决了Lambda架构中开发和维护双重代码逻辑的问题，通过使用流式处理来实现数据的重新处理和计算。Spark Streaming则侧重于基于小批量数据的处理，而Flink则以其在低延迟、高吞吐量和容错性方面的能力，在流式处理技术中独树一帜。
Flink不仅支持流处理，还具备批处理能力，其架构灵活且具有分布式特性，能够在成百上千台机器上高效运行。Flink通过将大型计算任务分解为小部分，并在发生机器故障或其他错误时自动确保计算任务的连续性，大大减少了开发人员的维护负担。此外，Flink的容错性数据流特性使得开发人员能够专注于数据分析，而非错误处理，从而提高了整体开发质量。
在流数据处理中，时间概念至关重要。Flink支持事件时间、处理时间和摄取时间等多种时间定义，以适应不同的应用场景需求。窗口机制用于将事件按照特定特征进行分组，以便进行聚合分析。时间穿梭功能允许流处理器在特定时间点“倒带”，重新运行程序以获得相同的结果，提高了数据处理的可重复性和一致性。Flink通过水印机制来标识事件时间点，确保数据处理的准确性和高效性。
流式计算中的状态管理是关键问题。Flink提供了状态存储和状态更新的机制，以支持有状态的数据处理。通过使用检查点等特性，Flink能够确保在出现故障时系统状态的一致性和恢复性，实现数据处理的精确性和一致性。批处理是有限流处理的一种特殊情况，通常在某个时间点停止处理，适用于计算结果不连续生成的场景。