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Apache Flink es un framework de código abierto para procesar datos con estado en streaming y por lotes, con API para Java, Scala, Python y SQL.

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hace 16 horas

¿Qué es?

Apache Flink es un framework de procesamiento distribuido para ejecutar pipelines de datos que operan tanto con flujos continuos de eventos como con conjuntos de datos acotados. Su runtime trata el procesamiento por lotes como un caso especial del streaming, por lo que el mismo motor gestiona ambas cargas de trabajo.

La DataStream API admite el procesamiento por tiempo de evento y los eventos fuera de orden, con ventanas flexibles por tiempo, cantidad, sesión o triggers personalizados. La tolerancia a fallos se basa en garantías de procesamiento exactamente una vez, y la contrapresión se propaga de forma natural por los jobs de streaming.

Flink se integra con el ecosistema Hadoop, incluidos YARN y HDFS, y la mayoría de sus conectores (Kafka, JDBC, Elasticsearch y otros) se mantienen en repositorios de Apache separados. El proyecto se construye con Maven y es compatible con Java 11, 17 y 21.

Funciones clave

  • 01Runtime orientado al streaming que también ejecuta jobs por lotes
  • 02Procesamiento por tiempo de evento y gestión de eventos fuera de orden en la DataStream API
  • 03Ventanas flexibles por tiempo, cantidad, sesión o triggers personalizados
  • 04Garantías de tolerancia a fallos con procesamiento exactamente una vez
  • 05Capas de compatibilidad con Hadoop MapReduce e integración con YARN y HDFS

Casos de uso

  • Analítica en tiempo real sobre flujos de eventos, como datos de clics o de sensores
  • Pipelines ETL continuos que alimentan almacenes de datos o índices de búsqueda
  • Jobs por lotes y de streaming que comparten una misma base de código
  • Aplicaciones con estado y orientadas a eventos que necesitan resultados exactamente una vez

Inicio rápido

  1. 1

    Clona el repositorio

    git clone https://github.com/apache/flink.git
  2. 2

    Entra en el directorio del proyecto

    cd flink
  3. 3

    Compila Flink para Java 17 (predeterminado)

    ./mvnw clean package -DskipTests -Djdk17 -Pjava17-target

Antes de usarlo

  • Compilar desde el código fuente tarda unos 10 minutos y requiere Maven 3.9.16 y un JDK de la versión 11, 17 o 21.
  • La mayoría de los conectores se han trasladado a repositorios independientes y deben añadirse individualmente.

En colecciones

Bases de datos y herramientas SQL

Temas

#stream-processing#batch-processing#big-data#java#scala#python#sql#distributed-systems#flink

Preguntas frecuentes

¿Qué es flink?
Apache Flink es un framework de código abierto para procesar datos con estado en streaming y por lotes, con API para Java, Scala, Python y SQL. Apache Flink es un framework de procesamiento distribuido para ejecutar pipelines de datos que operan tanto con flujos continuos de eventos como con conjuntos de datos acotados. Su runtime trata el procesamiento por lotes como un caso especial del streaming, por lo que el mismo motor gestiona ambas cargas de trabajo.
¿flink es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
flink es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿flink sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de flink fue el 22 oct 2026.
¿Para qué puedo usar flink?
Analítica en tiempo real sobre flujos de eventos, como datos de clics o de sensores Pipelines ETL continuos que alimentan almacenes de datos o índices de búsqueda Jobs por lotes y de streaming que comparten una misma base de código Aplicaciones con estado y orientadas a eventos que necesitan resultados exactamente una vez
¿Cómo se instala flink?
Clona el repositorio: git clone https://github.com/apache/flink.git Entra en el directorio del proyecto: cd flink Compila Flink para Java 17 (predeterminado): ./mvnw clean package -DskipTests -Djdk17 -Pjava17-target
¿Dónde consigo flink?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/apache/flink

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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