兩種資料集：無邊界資料集（連續不斷追加）和有邊界資料集

兩種執行模式 

- 流式傳輸(Streaming) :只要資料生成，連續執行的處理 

- 批處理(Batch)：在有限的時間內執行並執行到完整的處理，完成後釋放計算資源

使用任一型別的執行模型來處理任一型別的資料集都是可能的，但不一定是最優的。
Flink依賴於流式處理模型，這是一種適用於處理無界資料集的流程：流執行是對連續生成的資料進行連續處理。

Flink是分散式流處理的開源框架：

提供準確的結果，即使在無序或延遲資料的情況下也是如此

具有狀態和容錯能力，可以在保持應用狀態的同時無故障地從故障中恢復

大規模執行，在數千個節點上執行，具有非常好的吞吐量和延遲特性

狀態管理，無序資料處理，靈活的視窗 - 對於Flink來說在無界資料集上計算的結果準確性至關重要.

Flink保證用於狀態計算的一次性語義。“有狀態”意味著應用程式可以維護一段時間內已處理的資料的聚合或彙總，Flink的檢查點機制可以確保在發生故障時應用程式狀態的一致性語義。

Flink支援流處理和視窗與事件時間語義，事件時間使得計算準確的結果變得容易，這些流可能產生無序資料或者資料延遲到達的情況。

除了資料驅動的視窗之外，Flink還支援基於時間，計數或會話的靈活視窗。Windows可以通過靈活的觸發條件進行定製，以支援複雜的流式傳輸模式。Flink的視窗使得可以對建立資料的環境的現實進行建模。

參考文件

Flink簡介