先看下大数据的发展历程
随着公司业务的增加，各种场景都要大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据如何进行有效的处理？
由此诞生了大数据处理工具：
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数据存在关系型数据库，比如mysql，如何分析数据？
早期一般都是采用批量数据分析的方式
1.1 把数据丢到HDFS中，然后写mapReduce任务进行批数据分析（需要编写代码，麻烦）
1.2 将HDFS的数据映射到HIVE中，通过写HQL 来完成数据的分析，背后的逻辑还是转成mapReduce任务 （方便） -
后来慢慢的对数据分析的实时性增加
storm 可以对数据进行实时分析
如果一个公司有批数据处理和流数据处理的要求时，需要掌握上面所有技术
- spark 早期支持批数据处理，后来支持流数据处理
一个优秀的计算框架需要支持批处理，流处理，支持SQL 处理
spark在流数据的处理上是微批处理，延迟比较大 （不是完全实时）
spark认为 流式处理是批处理的一个场景（微批）
- flink 计算框架
flink 任务 批处理是流式处理的一个场景
可以针对批处理和流式数据都可以支持sql
有边界
有开始，有结束
无边界
有开始，无结束
Fink是一个支持批数据，流数据，支持sql的计算框架
事件驱动型的应用
