Що таке Apache Flink?

Apache Flink - це новий відкритий код із великими рамками обробки даних. Він призначений для обробки потокових даних у режимі реального часу. Це швидше, ніж іскра. Звідси можна назвати інструментом великих даних наступного покоління або 4G Big Data. Забезпечує швидке освітлення швидкістю обробки з досконалою аналітикою для великої обробки даних.

Визначення

Це рамка обробки розподіленого потоку, розроблена Apache Software Foundation. Він заснований на двигуні розподіленого потокового потоку даних, який написаний на Java та Scala. Призначений для роботи з потоковими потоками даних у режимі реального часу, Flink забезпечує високу пропускну здатність з двигуном потокової передачі з низькою затримкою. Flink працює на всіх загальних середовищах, виконує обчислення в будь-якому масштабі. Дані, згенеровані у вигляді потоків із машинних журналів, взаємодії користувачів із веб-або мобільним додатком, трансакцій кредитною карткою тощо, можуть бути оброблені за допомогою Flink.

Розуміння Apache Flink

Він використовується для обробки як обмежених, так і необмежених потоків даних.

Обмежений потік даних: Потік, який має конкретні початкові та кінцеві точки, називається кінцевими потоками.

Необмежений потік даних: це ті потоки, які не мають конкретної кінцевої точки. Після запуску вони не припиняються. Для обробки безмежних потоків слід підтримувати послідовність потоку. Flink приймає ці потоки як вхідні, перетворює дані, виконує на ній аналітику і представляє в результаті один або більше вихідних потоків.

Як Apache Flink робить роботу такою простою

Основна мета Apache Flink - зменшити складність обробки великих даних у режимі реального часу. Він обробляє події з високою швидкістю та низькою затримкою. Оскільки flink - це лише обчислювальна система, вона підтримує декілька систем зберігання даних, таких як HDFS, Amazon SE, DBD Mongo, SQL, Kafka, Flume тощо. Flink також має високу стійкість до відмов, тому якщо будь-яка система не працює, процес не вплине. Він продовжиться в інших системах кластера. Flink має обробку пам'яті, отже, має виняткове управління пам’яттю.

Різний підмножина Apache Flink

В архітектурі flink, на верхньому шарі, існують різні API, які відповідають за різноманітні можливості flink.

  1. API набору даних : Цей API використовується для перетворення наборів даних. Він використовується для таких операцій, як карта, фільтр, група, об'єднання тощо. Він стосується обмежених наборів даних. API запускає пакетне виконання для обробки даних.
  2. API потоку даних : Цей API стосується обмежених та необмежених потоків даних. Як і API набору даних, він використовується для трансформації (фільтр, агрегація, функції Windows тощо) потоків живих даних.
  3. API таблиці : Цей API дозволяє користувачеві обробляти реляційні дані. Це мова виразів SQL, що використовується для написання спеціальних запитів для аналізу. Після завершення обробки отримані таблиці можуть бути перетворені назад в набори даних або потоки даних.
  4. API Gelly : Цей API використовується для виконання операцій над графіками. Такі операції, як створення, перетворення та процес, можна виконати за допомогою API Gelly. Це спрощує розробку графіків.
  5. API Flink ML : Поряд із великою обробкою даних, вивчення цих даних та прогнозування майбутніх подій також важливі. Цей API - це машинне розширення flink.

Що ви можете зробити з Apache Flink

В основному використовується для обробки потоку даних у режимі реального часу або в трубопроводі, або паралельно. Він також використовується в таких типах вимог:

  1. Пакетна обробка
  2. Інтерактивна обробка
  3. Обробка потоку в реальному часі
  4. Обробка графіків
  5. Ітеративна обробка
  6. В обробці пам'яті

Видно, що Apache Flink можна використовувати майже в кожному сценарії великих даних.

Робота з Apache Flink

Це працює в режимі майстра-раба. Він розподілив обробку, саме це і дає Flink, що це блискавична швидкість. Він має головний вузол, який керує завданнями та підлеглими вузлами, який виконує завдання.

Переваги Apache Flink

Це майбутнє великої обробки даних. Нижче наведено деякі переваги Apache Flink:

  1. Відкрите джерело
  2. Висока продуктивність і низька затримка
  3. Розподілена обробка даних потоку
  4. Відмовостійкість
  5. Ітераційні обчислення
  6. Оптимізація програми
  7. Гібридна платформа
  8. Графічний аналіз
  9. Машинне навчання

Необхідні навички Apache Flink

Основний механізм обробки даних Apache Flink написаний на Java та Scala. Тож кожен, хто добре володіє Java та Scala, може працювати з Apache Flink. Також програми можна записати на Python та SQL. Поряд із мовою програмування, слід мати також аналітичні навички для кращого використання даних.

Чому ми повинні використовувати Apache Flink

Він має широкий набір функцій. Він може використовуватися в будь-якому сценарії, будь то обробка даних в режимі реального часу або ітеративна обробка. Його можна легко розгорнути в іншому середовищі. Він забезпечує більш потужну основу для обробки потокових даних. Він має більш ефективний і потужний алгоритм для гри з даними. Це наступне покоління великих даних. Це швидше, ніж будь-який інший механізм обробки великих даних.

Область Apache Flink

Нижче наведено декілька областей, де можна використовувати Apache Flink:

  1. Виявлення шахрайства
  2. Виявлення аномалії
  3. Попередження на основі правил
  4. Соціальна мережа
  5. Моніторинг якості
  6. Спеціальний аналіз живих даних
  7. Аналіз великого масштабу
  8. Безперервна ETL
  9. Побудова індексу пошуку в реальному часі

Для чого нам потрібен Apache Flink

Дотепер у нас була іскра Apache для обробки великих даних. Але Apache Flink - це вдосконалена версія Apache Spark. В основі Apache Flink розташований розподілений процесор даних Stream, що збільшує швидкість обробки даних потокового потоку в реальному часі на багато разів. Аналіз графіків також стає легким Apache Flink. Також це відкритий код. Отже, це інструмент нового покоління для великих даних.

Хто є потрібною аудиторією для вивчення Apache Flink

Усі, хто хоче обробляти дані з швидкою швидкістю освітлення та мінімальною затримкою, хто хоче аналізувати великі дані в реальному часі, може навчитися Apache Flink. Люди, які цікавляться аналітикою та володіють знаннями Java, Scala, Python або SQL, можуть вивчити Apache Flink.

Як ця технологія допоможе вам у кар’єрному зростанні

Оскільки Flink - це остання структура для обробки великих даних, це майбутнє великої аналітики даних. Отже, навчання Apache Flink може поставити вас у гарячі роботи. Ви можете влаштуватися на роботу в Топ-компаніях із найкращою на ринку платною шкалою.

Висновок

З усіма великими даними та аналітикою в тренді, Apache Flink - це технологія нового покоління, що піднімає обробку даних у режимі реального часу на абсолютно новий рівень. Він схожий на іскру, але має деякі особливості.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо того, що таке Apache Flink. Тут ми обговорили роботу, кар’єрний ріст, навички та переваги Apache Flink. Також топ-компаній, які використовують цю технологію. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Що таке Apache?
  2. Як встановити Apache
  3. Що таке штучний інтелект?
  4. Що таке PowerShell?

Категорія:

Великі дані