最近，Flink Forward Asia（FFA）峰会成功举行，有关Flink的讨论，又开始在国内热闹起来。
- 2022 年，Apache Flink 社区保持快速发展：GitHub Star 数突破 2 万，单月下载量突破 1400 万次；
- Apache Flink 项目所有 PR 中有 45% 来自中国开发者；
- Apache Flink 已成为实时流计算全球范围事实标准。
从峰会给出的数据来看：Flink确实已经发展的越来越好，无论是技术层面还是使用规模。
但要指望Flink哪天能够像Spark背后的母公司Databricks那样，估值几百亿美金，估计有点难。
因为从Flink被阿里收购的那一刻起，它的商业化就充满了困难。
01
Flink商业前景为何不如Spark
2019年，阿里巴巴以9000万欧元收购了Flink背后的公司 Data Artisans。
阿里收购Data Artisans
作为阿里掌管的Flink，开源版本到底做什么不做什么，阿里就有很大的发言权和控制权。
阿里巴巴如果要说服其他云厂商，比如腾讯云、华为云，或者AWS、 Azure等都上一个好用的Flink服务，其他人就会在想，你阿里巴巴掌握了开源，还能够在自己的云上做一个更好的闭源系统，我们怎么和你做竞争。
21年全球云计算市场份额
开源项目由一家公有云公司主导，还是一个计算引擎，直接的结果，就是各大公有云公司都觉得没办法玩了。
所有的云厂商都有顾虑，都很难推出自己的针对开源Flink的增强版本。
而阿里巴巴当然是有机会推出针对Flink的增强的商业版本的，而且还能够很好兼容开源的Flink，但是客户未必敢用了。
知乎关于Flink的讨论
客户觉得，我一方面用了你的商业版本，一方面又必须/不得不上你的公有云，被你绑得死死的，那我怎么办？
所以：客户肯定是不到万不得已绝不上Flink，先用其他工具吧。万不得已要上Flink，最好也就上一个自己搭的开源版了。
02
Spark为什么能成功
Spark的母公司，Databricks之所以能成功，有一个很重要的因素，它是云厂商中立的。它既存在于AWS，也上了Azure，也登入了GCP甚至阿里巴巴的云端。
Azure Databricks
这样的做法，可以让很多企业放心，包括可以让各大云厂商放心使用。
Databricks可以搞一个商业版，里面有更多的功能，更好的和Spark兼容但是提供更高效的处理引擎等等，这没什么问题。
各大云厂商，也可以自己搞Spark的增强版，互相之间在不同云平台PK，问题都不大。
因为开源的Spark，还是在一家云中立公司的掌控中。这家公司本身，并没有特别偏好某个云。
03
Flink技术上确实已经足够强大
Flink凭借 " 有状态的流计算 " 这个核心理念和特色，诞生之初就快速打败了上一代流计算引擎 Storm。
通过合流式计算和状态管理两项技术，Flink 不仅提供了高性能的纯流式计算，同时也在框架层通过分布式一致性快照技术，为用户提供了数据精准一致性保证。
当前支持应用场景
而在批计算方面，Flink 已经完成绝大部分工作，并日益成熟。目前 Flink 已经能够完整跑通批处理标准测试集 TPC-DS，已经达到主流批处理引擎水平。
此外：Flink 在 SQL 层提供了流批一体语义表达能力，即用户可以写一套 SQL，从而同时用在实时和离线两个场景，从而得到全增量一体化的数据开发体验。
新功能
这几年，Flink 社区在国内外技术会议上不断宣传推广，让 Flink 得到大量采用，各种应用场景也变得更加广泛，生态快速发展。
Flink 不再仅仅是流计算引擎，而是让绝大部分数据分析师都可以利用 Flink批流一体 API 搭建实时数据集成、分析、风控和在线机器学习场景解决方案。
04
总结
综上，Flink的技术是牛的，未来能发展的更好，但如果一个很好的计算引擎，没办法做到公有云厂商中立，那么在云计算市场的商业化就会难一点。
Databricks年度融资及估值变化
自从阿里巴巴买了Flink以后，也许最开心的就是Databricks。（19年阿里收购Flink，Databricks估值27.5亿美元，21年其估值达到380亿美元）
大家怎么看，会建议自己的公司用Flink吗？
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