2003-2004年，Google发布了《The Google File System》《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》两篇论文，自此在全球范围内便揭开了大数据的时代序幕。经过近17年的发展，大数据相关的项目启动非常活跃，同时也涌现了非常多优秀的技术。下图为大数据领域的全景：

随着社会信息化的迅速发展，数据的变化速率以及数据的新增种类都在保持快速更新，这也让数据研究工作愈加复杂。因此，如何从海量数据中提炼信息价值，成为众多企业亟待解决的问题。

然而，在持续不断的实践过程中，很多企业纷纷发现，从海量数据中获取价值所需的投入远超过预期，大部分的数据系统只能满足一个数据处理场景。因此，为了应对复杂的业务，企业必然需要引入更多的技术支撑。

可新的难点也随之出现了——更多的技术引入势必会造成数据研发学习的曲线非常陡峭，而且还会降低开发和运行效率，进而产生运维复杂化，以及数据问题无法跟踪解决等难题。因此，针对如何在庞大的数据库中通过较为经济的方式，迅速提炼获取数据的价值，Apache Spark、Apache Flink这样统一的计算引擎技术应运而生。而后者Flink更是凭借其突出的流处理引擎，支持多种场景处理，表现出高于Spark的灵活和高效的特点。

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壹沓科技一直致力于使用前沿技术驱动互联网数据的挖掘，帮助企业实现运营增效及决策优化。在壹沓科技互联网数据挖掘系统中，我们充分对比了Spark与Flink的两者特点，结合我们实际业务场景，最终选择Flink技术作为核心的流处理和批处理的计算引擎。为什么会选择Flink，这些原因值得参考：

优秀的状态管理：

Flink提供了内置的状态管理，会把对数据进行统计，如Sum,Count,Min,Max，状态存储在Flink内部，而不需要把它存储在外部系统。这样做的好处是，第一，降低了计算引擎对外部系统的依赖以及部署，使运维更加简单；第二，对性能带来了极大的提升，因为内置的状态管理，不需要通过访问外部的Redis,HBase，节省了大量的网络开销。

流处理：

Flink是真正的流处理引擎，可以在亚秒间隔内处理实时流，与Spark不同的是，Flink是基于每个事件处理，每当有新的数据输入都会立刻处理，是真正的流式计算，甚至支持毫秒级计算。

灵活的部署方式：

Flink可以完全作为独立集群运行，并且也集成了所有常见的集群资源管理器，例如Hadoop YARN、Apache Mesos 和Kubernetes。

精确一次语义：

Flink的checkpoint和故障恢复算法Chandy-Lamport，保证了不管出现任何故障，都会从最近的Checkpoint进行恢复，解决应用状态的一致性。因此，Flink能够在应用程序发生故障时，对应用程序透明，不造成正确性的影响。

可弹性伸缩的应用：

Flink能够通过在工作节点变化后自动对状态进行重新分布，且支持有状态应用的分布式的横向伸缩。

统一的SQL方案：

Flink中不管是流式SQL，还是批处理SQL，都可以用同一个查询Query，在业务中提高算子的复用性。

以上是壹沓科技团队选择Flink作为核心计算引擎的关键原因，在使用Flink技术过程中，海量数据经过提炼和分析正在充分发挥它的价值，让壹沓科技在数据挖掘行业中强化了核心竞争力并处于行业领导者地位。随着互联网环境的日新月异，壹沓科技也将持续在互联网数据挖掘中潜心研究，为更多企业客户提供全面而精准的分析，让互联网品牌营销决策更趋专业。