身为大数据工程师，你还在苦学Spark、Hadoop、Storm，却还没搞过Flink？醒醒吧！刚过去的2020双11，阿里在Flink实时计算技术的驱动下全程保持了“如丝般顺滑”，基于Flink的阿里巴巴实时计算平台简直强·无敌。

最恐怖的是，今年阿里的实时计算峰值达到了破纪录的每秒40亿条记录，数据量也达到了惊人的7TB每秒，相当于一秒钟需要读完500万本《新华字典》！Flink的强悍之处，阿里已屡试不爽！

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阿里为何坚定不移地选择Flink？

大数据起源于批处理，在批处理上，Spark有很深的积累。为了应对全球大量业务的实时需求，Spark也推出了流计算解决方案——SparkStreaming。但Spark毕竟不是一款纯流式计算引擎，所以在时效性等问题上，始终无法提供极致的流批一体体验。

而后起新秀Flink的基本数据模型则是数据流，以及事件(Event)的序列。数据流作为数据的基本模型，可以是无边界的无限“流”，即一般意义上的流处理；也可以是有边界的有限“流”，也就同时兼顾了批处理。