目前最主流的大数据流计算实时计算引擎是Apache Flink。Flink是一个开源的、分布式、事件驱动的流处理框架，它提供了高性能、高可靠性和易用性的特点。Flink的主要特点如下：
1. 分布式架构：Flink采用了分布式架构，可以在多台机器上运行，提高了系统的可扩展性和容错性。
2. 事件驱动：Flink是基于事件驱动的，当有新的数据产生时，Flink会立即进行处理，而不是等待所有数据都处理完毕。这种设计使得Flink能够快速响应变化，满足实时计算的需求。
3. 高性能：Flink采用了高效的数据流处理算法，如Sink-Sink模式、Sink-Source模式等，可以有效地减少内存占用和提高数据处理速度。
4. 易用性：Flink提供了丰富的API和工具，使得开发者可以方便地构建和部署流处理应用。同时，Flink还支持多种编程语言，如Java、Scala、Python等，方便了不同背景的开发者使用。
5. 社区支持：Flink拥有一个活跃的社区，为开发者提供了丰富的资源和支持。例如，Flink官方提供了详细的文档、教程和示例代码，帮助开发者更好地理解和使用Flink。
6. 可扩展性：Flink支持多种数据源和输出，可以轻松地集成到现有的大数据系统中。此外，Flink还可以与其他大数据技术（如Hadoop、Spark等）进行集成，实现更复杂的数据分析和处理任务。
总之，Apache Flink是目前最主流的大数据流计算实时计算引擎，具有高性能、高可靠性和易用性等特点，能够满足各种实时计算需求。
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