高昂的维护成本
时间性能“达不到”用户的期待
不同量级 TOP K 算法的解决方案不同：
小规模：Hash 即可
大规模：由于单机的处理量不足以处理全量数据，势必分而治之：分片统计，然后聚合（即先 map 后 reduce）
大数据技术，起源于 Google 在 2004 年前后发表的三篇论文：
Apache Flink 有两种关系型 API 来做流批统一处理：Table API 和 SQL。Table API 是用于 Scala 和 Java 语言的查询 API，它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join 等关系型算子。Flink SQL 是基于 Apache Calcite 来实现的标准 SQL。无论输入是连续的（流式）还是有界的（批处理），在两个接口中指定的查询都具有相同的语义，并指定相同的结果。
（1）使用 docker 命令拉取镜像
docker pull flink
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
Flink 为流式/批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象。
Apache Flink 的一种常见应用场景是 ETL（抽取、转换、加载）管道任务。从一个或多个数据源获取数据，进行一些转换操作和信息补充，将结果存储起来。在这个教程中，我们将介绍如何使用 Flink 的 DataStream API 实现这类应用。
这里注意，Flink 的 Table 和 SQL API 完全可以满足很多 ETL 使用场景。但无论你最终是否直接使用 DataStream API，对这里介绍的基本知识有扎实的理解都是有价值的。
ProcessFunction 将事件处理与 Timer，State 结合在一起，使其成为流处理应用的强大构建模块。 这是使用 Flink 创建事件驱动应用程序的基础。它和 RichFlatMapFunction 十分相似， 但是增加了 Timer。
如果你已经体验了 流式分析训练 的动手实践， 你应该记得，它是采用 TumblingEventTimeWindow 来计算每个小时内每个司机的小费总和， 像下面的示例这样：