演讲：Apache Flink中的流处理与批处理融合

Apache Flink通过统一流处理与批处理，简化数据基础设施，降低开发和维护成本。

开发者可以使用相同的计算模型和代码处理流和批数据，确保结果一致。

流批混合的目标是提升用户体验并整合临时查询。

数据基础设施需要计算引擎、存储、控制平面和数据建模等多个组成部分。

流处理和批处理的生态系统存在显著差异，导致开发者需要维护两个不同的技术栈。

理想情况下，应该实现统一存储、计算引擎、控制平面和数据模型。

流批统一的好处在于显著降低数据基础设施的整体成本，包括开发、维护和学习成本。

流批统一意味着不再区分流处理和批处理，开发者只需学习一个技术栈。

Flink通过采用流计算模型来实现流批统一，确保相同代码在流和批作业中运行。

流处理和批处理在计算模型和执行模型上存在差异，Flink通过不同的执行模型来提高效率。

未来的目标是实现流和批阶段在同一作业中运行，提升用户体验。

Flink社区在流批统一方面取得了显著进展，批处理性能接近开源Spark。