Spark和Flink都具有流和批处理能力，但是他们的做法是相反的。Spark Streaming是把流转化成一个个小的批来处理，这种方案的一个问题是我们需要的延迟越低，额外开销占的比例就会越大，这导致了Spark Streaming很难做到秒级甚至亚秒级的延迟。Flink是把批当作一种有限的流，这种做法的一个特点是在流和批共享大部分代码的同时还能够保留批处理特有的一系列的优化。

• 支持高效容错的状态管理，保证在任何时间都能计算出正确的结果；

• 同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式流式数据处理框架；
  

• 支持事件时间（Event Time）概念，事件即使无序到达甚至延迟到达，数据流都能够计算出精确的结果；

• 轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错，能将计算过程分布到单台并行节点上进行处理。

回归业务，在千亿级海量数据实时处理场景中， Flink 如何落地应用？如何设计 Flink StateBackend ？ Flink 两阶段提交核心源码 有哪些？海量大数据 去重普适架构 又该怎么做？

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碰巧我和 前58技术委员会主席孙玄 （江湖人称“玄姐”）聊过关于Flink的问题，玄姐认为： 对数字化转型的公司来说，公司的业务可以分为两类：一类是 OLTP型 的业务，一类是 OLAP型 的业务。 当今的大数据架构师需要掌握 大数据采集、大数据ETL、大数据计算、大数据存储、大数据建模、大数据智能分析 等多项技术能力，其中最核心的就是以 Flink为首的 大数据计算引擎 。

计算引擎是整个大数据生态非常重要的一环，根据业务需求不同，大数据计算又分为离线批量计算和在线实时计算。比如基于MapReduce的海量计算属于离线计算范畴；基于ClickHouse的计算属于实时在线计算范畴。 Flink就是一款既支持离线批量计算又支持实时在线计算引擎，无疑大数据开发/架构师必须具备的核心技能。

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前58技术委员会主席玄姐 的技术实力和思维模型可谓有口皆碑，这次联手 58到家CTO沈剑老师 打造 多线程编程与超高并发应用实战 课程 ，目的就是为了让大家3天掌握 千亿级企业大数据计算引擎Flink State架构设计 这一难啃知识点，入职大厂不是梦！