Was ist Apache Flink?
Apache Flink ist ein neues Open Source-Framework für die Big Data-Verarbeitung. Es dient zur Verarbeitung von Echtzeit-Streaming-Daten. Es ist schneller als der Funke. Daher kann es als Big-Data-Tool der nächsten Generation oder als 4G-Big-Data-Tool bezeichnet werden. Es bietet eine blitzschnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit mit ausgeklügelten Analysen für die Verarbeitung großer Datenmengen.
Definition
Es handelt sich um ein verteiltes Stream-Verarbeitungsframework, das von Apache Software Foundation entwickelt wurde. Es basiert auf einer verteilten Streaming-Datenfluss-Engine, die in Java und Scala geschrieben ist. Flink wurde für die Verarbeitung von Echtzeit-Streaming-Daten entwickelt und bietet einen hohen Durchsatz mit einer Streaming-Engine mit geringer Latenz. Flink läuft in allen gängigen Umgebungen und führt Berechnungen in jeder Größenordnung durch. Daten, die in Form von Streams aus Maschinenprotokollen, Benutzerinteraktionen mit dem Web oder der mobilen App, Kreditkartentransaktionen usw. generiert wurden, können mit Flink verarbeitet werden.
Grundlegendes zu Apache Flink
Es wird sowohl für die Verarbeitung von gebundenen als auch von nicht gebundenen Datenströmen verwendet.
Begrenzter Datenstrom: Datenströme mit bestimmten Start- und Endpunkten werden als endliche Datenströme bezeichnet.
Ungebundener Datenstrom: Dies sind die Datenströme, die keinen bestimmten Endpunkt haben. Einmal gestartet, werden sie nicht beendet. Um unbegrenzte Streams zu verarbeiten, sollte die Reihenfolge des Streams eingehalten werden. Flink nimmt diese Streams als Eingabe, transformiert die Daten, führt Analysen durch und präsentiert als Ergebnis einen oder mehrere Ausgabestreams.
Wie macht Apache Flink die Arbeit so einfach?
Das Hauptziel von Apache Flink ist es, die Komplexität der Echtzeit-Big-Data-Verarbeitung zu reduzieren. Es verarbeitet Ereignisse mit hoher Geschwindigkeit und geringer Latenz. Da flink nur ein Computersystem ist, unterstützt es mehrere Speichersysteme wie HDFS, Amazon SE, Mongo DB, SQL, Kafka, Flume usw. Flink weist auch eine hohe Fehlertoleranz auf. Wenn also ein System nicht verarbeitet werden kann, ist dies nicht betroffen. Es wird auf anderen Systemen im Cluster fortgesetzt. Flink hat in der Speicherverarbeitung daher eine außergewöhnliche Speicherverwaltung.
Die verschiedenen Teilmengen von Apache Flink
In der Architektur von flink gibt es auf der obersten Ebene verschiedene APIs, die für die verschiedenen Funktionen von flink verantwortlich sind.
- Datensatz-API : Diese API wird für die Transformation von Datensätzen verwendet. Es wird für Operationen wie Map, Filter, Group, Join usw. verwendet. Es behandelt begrenzte Datasets. API führt Batch-Ausführung für die Datenverarbeitung aus.
- Datenstrom-API : Diese API behandelt begrenzte und unbegrenzte Datenströme. Ähnlich wie die Dataset-API wird sie zur Transformation (Filter, Aggregation, Windows-Funktionen usw.) von Live-Datenströmen verwendet.
- Tabellen-API : Mit dieser API kann der Benutzer relationale Daten verarbeiten. Es ist eine SQL-ähnliche Ausdruckssprache, die zum Schreiben von Ad-hoc-Abfragen zur Analyse verwendet wird. Sobald die Verarbeitung abgeschlossen ist, können die resultierenden Tabellen wieder in Datensätze oder Datenströme konvertiert werden.
- Gelly API : Diese API wird verwendet, um Operationen an Graphen durchzuführen. Operationen wie Erstellen, Transformieren und Verarbeiten können mit der Gelly API durchgeführt werden. Es vereinfacht die Entwicklung von Grafiken.
- Flink ML API : Neben der Verarbeitung großer Datenmengen ist es auch wichtig, aus diesen Daten zu lernen und zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Diese API ist eine maschinelle Lernerweiterung von flink.
Was kann man mit Apache Flink machen?
Es wird hauptsächlich für die Echtzeit-Datenstromverarbeitung in der Pipeline oder parallel verwendet. Es wird auch in den folgenden Arten von Anforderungen verwendet:
- Stapelverarbeitung
- Interaktive Verarbeitung
- Echtzeit-Stream-Verarbeitung
- Grafikverarbeitung
- Iterative Verarbeitung
- In der Speicherverarbeitung
Es ist ersichtlich, dass Apache Flink in nahezu jedem Big-Data-Szenario eingesetzt werden kann.
Arbeiten mit Apache Flink
Es funktioniert auf Master-Slave-Weise. Die verteilte Verarbeitung verleiht Flink eine blitzschnelle Geschwindigkeit. Es verfügt über einen Master-Knoten, der Jobs verwaltet, und über Slave-Knoten, die den Job ausführen.
Vorteile von Apache Flink
Es ist die Zukunft der Big Data-Verarbeitung. Im Folgenden sind einige der Vorteile von Apache Flink aufgeführt:
- Open Source
- Hohe Leistung und geringe Latenz
- Verteilte Stream-Datenverarbeitung
- Fehlertoleranz
- Iterative Berechnung
- Programmoptimierung
- Hybrid-Plattform
- Diagrammanalyse
- Maschinelles Lernen
Erforderliche Apache Flink-Kenntnisse
Die zentrale Datenverarbeitungs-Engine in Apache Flink ist in Java und Scala geschrieben. So kann jeder mit guten Java- und Scala-Kenntnissen mit Apache Flink arbeiten. Programme können auch in Python und SQL geschrieben werden. Neben der Programmiersprache sollten auch analytische Fähigkeiten vorhanden sein, um die Daten besser nutzen zu können.
Warum sollten wir Apache Flink verwenden?
Es hat eine umfangreiche Reihe von Funktionen. Es kann in jedem Szenario verwendet werden, sei es Echtzeit-Datenverarbeitung oder iterative Verarbeitung. Es kann sehr einfach in einer anderen Umgebung bereitgestellt werden. Es bietet ein leistungsfähigeres Framework für die Verarbeitung von Streaming-Daten. Es verfügt über einen effizienteren und leistungsfähigeren Algorithmus zum Spielen mit Daten. Es ist die nächste Generation von Big Data. Es ist viel schneller als jede andere Big Data Processing Engine.
Apache Flink-Bereich
Im Folgenden sind einige Bereiche aufgeführt, in denen Apache Flink verwendet werden kann:
- Entdeckung eines Betruges
- Anomalieerkennung
- Regelbasierte Warnung
- Soziales Netzwerk
- Qualitätsüberwachung
- Ad-hoc-Analyse von Live-Daten
- Diagrammanalyse in großem Maßstab
- Kontinuierliche ETL
- Echtzeit-Suchindexerstellung
Warum brauchen wir Apache Flink?
Bis jetzt hatten wir Apache Spark für die Big Data-Verarbeitung. Apache Flink ist jedoch eine verbesserte Version von Apache Spark. Das Herzstück von Apache Flink ist ein verteilter Stream-Datenprozessor, der die Geschwindigkeit der Stream-Datenverarbeitung in Echtzeit um ein Vielfaches erhöht. Die Diagrammanalyse wird mit Apache Flink ebenfalls einfach. Es ist auch Open Source. Daher ist es das Tool der nächsten Generation für Big Data.
Wer ist das richtige Publikum, um Apache Flink zu lernen?
Jeder, der Daten mit rasanter Geschwindigkeit und minimaler Latenz verarbeiten und Big Data in Echtzeit analysieren möchte, kann Apache Flink erlernen. Wer sich für Analytics interessiert und Kenntnisse in Java, Scala, Python oder SQL besitzt, kann Apache Flink erlernen.
Wie hilft Ihnen diese Technologie beim beruflichen Aufstieg?
Da Flink das neueste Big-Data-Verarbeitungsframework ist, ist es die Zukunft der Big-Data-Analyse. Wenn Sie Apache Flink lernen, werden Sie möglicherweise in heiße Jobs versetzt. Sie können einen Job in Top-Unternehmen mit der besten Vergütung auf dem Markt bekommen.
Fazit
Apache Flink ist eine neue Generation von Technologien, die die Echtzeit-Datenverarbeitung auf ein völlig neues Niveau heben. Es ähnelt dem Funken, hat aber einige Funktionen verbessert.
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