Flink是什么？

在当前数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark，基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。但对实时数据处理来说，Apache Spark的Spark-Streaming还有性能改进的空间。对于Spark-Streaming的流计算本质上还是批（微批）计算，因此对流式处理计算支持较弱。

官网：https://flink.apache.org

Flink在德语中是快速和灵敏的意思，用来体现流式数据处理器速度快和灵活性强等特点，同时使用棕红色松鼠图案作为Flink项目的Logo，也是为了突出松鼠灵活快速的特点。

Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。

Flink能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性，还提供了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持，另外还可以进行状态管理。Flink 在实时分析领域的优势，使得越来越多的公司开始将实时项目向 Flink 迁移，其社区也在快速发展壮大。 目前，Flink 已经成为各大公司实时领域的发力重点，特别是国内以阿里为代表的一众大厂，都在全力投入，不少公司为 Flink 社区贡献了大量源码。如今 Flink 已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来，很多公司也都在招聘和储备了解掌握 Flink 的人才。

更多使用者见：https://flink.apache.org/zh/poweredby.html

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1. 以下关于Flink选项中描述正确的是？

A Flink在德语中是快速和灵敏的意思，用来体现流式数据处理器速度快和灵活性强等特 点。

B Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计 算。

C Flink能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确 性，还提供了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持，另外还可以进行状 态管理。

D 以上三个选项都正确。

答案：

1=>D