flink应用场景分析

•       Flink适合场景:

•       实时数据流处理，对实时的海量数据流进行处理，例如：实时ETL、实时报表、监控预警等

•       支持对接多种数据源，多种类数据源，例如Kafka，Hbase，DB均能够作为Flink前后的输入端和输出端

•       Flink不适合的场景：

•       使用Flink作为数据源的桥接器时，前端使用的输出组件性能远大于后端的输入组件。例如：从kafka消费数据直接写入oracle、GaussDB。Kafka的输出性能远比oracle、GaussDB写入性能高。

•       Flink使用建议：

•       Flink任务是依赖于yarn，建议使用单独的队列或者资源池，不跟其它的短期任务（例如：spark，MR任务等合用一个资源池）合并使用。

•       Flink任务启动方式分为yarn-cluster和yarn-session两种启动方式，如果有多个Flink有界任务，建议使用yarn-session统一管控；如果是无界的流式任务使用yarn-cluster启动。