导读
Hi，小伙伴们！今天我给大家介绍下基于 Flink 构建用户实时基础行为工程的相关实践，包括 Flink 相关的技术点和基础行为实时工程的业务。
Flink 是目前 Qunar 主推的实时数据处理开源平台，用于替代 SparkStreaming。如果你们使用 Flink 也是和我们之前一样，不知道如何使用我们的 Flink 实时计算平台，或者不知道该怎样合理利用其 Features 去更好构建我们的工程，再或者你想了解每天处理超过12亿条实时数据，数据实时性达到秒级，QPS 可支持10万的用户实时基础行为工程的技术实现，你在后面应该能找到你的答案。
Flink简介
Apache Flink 是一个面向数据流处理和批量数据处理的分布式的开源计算框架，能够支持流处理和批处理两种应用类型。有着低延迟、Exactly-once 保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理的特点。
Flink 是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。这与 sparkstreaming 不同，sparkstreaming 是将流处理视为无限个有界的批处理（microbatch）。
1 Flink 特点
（1）有状态计算的 Exactly-once 语义。状态是指 flink 能够维护数据在时序上的聚类和聚合，同时它的 checkpoint 机制可以方便快速的做出失败重试；