Apache Flink 是一个分布式流处理框架，旨在处理高吞吐量、低延迟的数据流水线。其主要作用是高效地处理无限（持续）和有限（有界）数据流，从而实现实时分析和事件驱动应用程序。与面向批处理的系统不同，Flink 将流处理视为默认执行模型，允许开发人员构建能够对数据到达做出即时反应的应用程序。这使得它适用于实时欺诈检测、实时仪表盘或 IoT 数据处理等场景，在这些场景中，即时洞察至关重要。
Flink 的架构提供了鲁棒流处理所需的基本特性。它支持事件时间处理，通过水位线等机制确保即使事件乱序到达也能获得准确的结果。状态管理是另一个关键方面：Flink 在分布式节点上维护容错的持久状态，从而实现窗口聚合或连接等复杂操作。例如，开发人员可以通过在时间窗口内对事件进行分组并将中间计数存储在 Flink 管理的状态中来跟踪网站上的用户会话。通过检查点实现容错，Flink 会定期将状态快照保存到持久存储中，从而能够在不丢失数据的情况下从故障中恢复。此外，Flink 保证精确一次处理语义，确保每个事件只被处理一次，即使在发生故障后也是如此。
开发人员可以通过 DataStream API (Java/Scala) 或更高级别的 SQL/Table API 与 Flink 交互。例如，Java 应用程序可以使用 DataStream API 来过滤传感器数据，计算 5 分钟窗口内的滚动平均值，并将结果输出到数据库。Flink 还与 Kafka 等生态系统集成用于数据采集，与 Kubernetes 集成用于部署，与 Cassandra 集成用于存储。一个常见的用例是实时推荐系统，其中 Flink 处理用户点击流以动态更新建议。通过将批处理和流处理统一到一个引擎下，Flink 简化了基础设施，减少了对独立系统的需求，使其成为构建响应式数据密集型应用程序的团队的实用选择。