Flink的核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布，数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以方便用户编写分布式任务：

1. DataSet API, 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行各种操作，支持Java，Scala和Python。

2. DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。

3. Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过Flink提供的类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。

此外，Flink还针对特定的应用领域提供了领域库，例如：

1. Flink ML，Flink的机器学习库，提供了机器学习Pipelines API以及很多的机器学习算法实现。

2. Gelly，Flink的图计算库，提供了图计算的相关API以及很多的图计算算法实现。

Flink的技术栈如下图所示：

Flink技术栈

此外，Flink也可以方便地和其他的Hadoop生态圈的项目集成，例如，Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce/Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等等。

Flink是一个拥有诸多特色的项目，包括其统一的批处理和流处理执行引擎，通用大数据计算框架与传统数据库系统的技术结合，以及流处理系统的诸多技术创新等。

Flink还有一些其他很有意思的特性没有详细介绍，比如DataSet API级别的执行计划优化器，原生的迭代操作符等，感兴趣的读者可以通过Flink的官网了解更多Flink的详细内容。

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20585530

FLink 简介：

Spark 和 Flink 比较

Spark 和 Flink 两个项目的核心 API 基本一致，Spark 在机器学习整合方面投入更多，Flink 在流处理方面更赞，当然二者最大的区别，也还在于对流式计算的支持。

这句的潜在含义就是 Spark 存在的道理：尽管 Spark Steaming 现在和 Flink 相比优势不显，但它的生态更为丰富，除了 Streaming 还有 SQL、MLib、Graphx 等，

同时目前 Spark 对 Kubernetes 云原生技术的原生支持更加到位。