Der Artikel aus der „System Design Series" auf Towards Data Science beleuchtet Apache Flink als verteiltes Stream-Processing-Framework: Warum es entwickelt wurde, wie es intern funktioniert und wie es sich von Batch-orientierten Systemen wie Hadoop MapReduce unterscheidet. Kernkonzepte wie DataStreams, Stateful Processing, Event-Time-Semantik und Checkpointing werden erklärt. Der praktische Teil führt durch den Aufbau einer Echtzeit-Recommendation Engine – ein typischer Use Case, bei dem niedrige Latenz und kontinuierliche Datenverarbeitung entscheidend sind. Der Artikel richtet sich an Data Engineers und ML Engineers, die Flink neu kennenlernen oder den Einsatz für Streaming-ML-Pipelines evaluieren.