Что такое Apache Flink?

Apache Flink - это новая платформа с открытым исходным кодом для обработки больших данных. Он предназначен для обработки потоковых данных в режиме реального времени. Это быстрее, чем искра. Следовательно, его можно назвать инструментом больших данных следующего поколения или 4G больших данных. Он обеспечивает высокую скорость обработки освещения с помощью сложной аналитики для обработки больших данных.

Определение

Это среда обработки распределенных потоков, разработанная Apache Software Foundation. Он основан на распределенном потоковом движке данных, написанном на Java и Scala. Разработанный для работы с потоковыми данными в режиме реального времени, Flink обеспечивает высокую пропускную способность и потоковое ядро ​​с низкой задержкой. Flink работает во всех распространенных средах, выполняет вычисления в любом масштабе. Данные, сгенерированные в виде потоков из журналов машин, взаимодействия пользователя с веб-сайтом или мобильным приложением, транзакций по кредитным картам и т. Д., Могут обрабатываться с помощью Flink.

Понимание Apache Flink

Он используется для обработки как ограниченных, так и неограниченных потоков данных.

Ограниченный поток данных. Поток с конкретными начальными и конечными точками называется конечными потоками.

Неограниченный поток данных: это те потоки, которые не имеют конкретной конечной точки. После запуска они не прекращаются. Для обработки неограниченных потоков последовательность потока должна поддерживаться. Flink принимает эти потоки в качестве входных данных, преобразует данные, выполняет аналитику и представляет в результате один или несколько выходных потоков.

Как Apache Flink облегчает работу

Основная задача Apache Flink - снизить сложность обработки больших данных в режиме реального времени. Он обрабатывает события с высокой скоростью и низкой задержкой. Поскольку flink - это просто вычислительная система, она поддерживает несколько систем хранения, таких как HDFS, Amazon SE, Mongo DB, SQL, Kafka, Flume и т. Д. Flink также обладает высокой отказоустойчивостью, поэтому, если какая-либо система не сможет обработать данные, это не будет затронуто. Это будет продолжаться на других системах в кластере. Flink имеет в обработке памяти, следовательно, он имеет исключительное управление памятью.

Различное подмножество Apache Flink

В архитектуре flink, на верхнем уровне, есть разные API, которые отвечают за разнообразные возможности flink.

  1. API набора данных : этот API используется для преобразования наборов данных. Он используется для таких операций, как карта, фильтр, группа, объединение и т. Д. Он имеет дело с ограниченными наборами данных. API запускает пакетное выполнение для обработки данных.
  2. API потока данных : этот API работает с ограниченными и неограниченными потоками данных. Подобно API набора данных, он используется для преобразования (фильтрация, агрегация, функции Windows и т. Д.) Потоков активных данных.
  3. API таблицы : этот API позволяет пользователю обрабатывать реляционные данные. Это язык выражения, похожий на SQL, используемый для написания специальных запросов для анализа. После завершения обработки полученные таблицы можно преобразовать обратно в наборы данных или потоки данных.
  4. Gelly API : этот API используется для выполнения операций над графиками. Такие операции, как создание, преобразование и процесс, могут выполняться с помощью Gelly API. Это упрощает разработку графиков.
  5. Flink ML API : Наряду с обработкой больших данных также важно учиться на этих данных и прогнозировать будущие события. Этот API-интерфейс является расширением машинного обучения flink.

Что вы можете сделать с Apache Flink

Он в основном используется для обработки потока данных в реальном времени либо в конвейере, либо параллельно. Он также используется в следующих типах требований:

  1. Пакетная обработка
  2. Интерактивная обработка
  3. Обработка потока в реальном времени
  4. Обработка графиков
  5. Итеративная обработка
  6. Обработка памяти

Видно, что Apache Flink можно использовать практически в любом сценарии больших данных.

Работа с Apache Flink

Он работает в режиме Мастер-раб. Распределенная обработка обеспечивает молниеносную скорость работы Flink. Он имеет главный узел, который управляет заданиями, и подчиненные узлы, которые выполняют задание.

Преимущества Apache Flink

Это будущее обработки больших данных. Ниже приведены некоторые преимущества Apache Flink:

  1. Открытый источник
  2. Высокая производительность и низкая задержка
  3. Обработка данных распределенного потока
  4. Отказоустойчивость
  5. Итерационные вычисления
  6. Оптимизация программы
  7. Гибридная платформа
  8. Анализ графика
  9. Машинное обучение

Требуемые навыки Apache Flink

Основной механизм обработки данных в Apache Flink написан на Java и Scala. Так что любой, кто хорошо знает Java и Scala, может работать с Apache Flink. Также программы могут быть написаны на Python и SQL. Наряду с языком программирования, необходимо также иметь аналитические навыки, чтобы лучше использовать данные.

Почему мы должны использовать Apache Flink

Обладает обширным набором функций. Он может использоваться в любом сценарии, будь то обработка данных в реальном времени или итеративная обработка. Его можно очень легко развернуть в другой среде. Он обеспечивает более мощную среду для обработки потоковых данных. Он имеет более эффективный и мощный алгоритм для работы с данными. Это новое поколение больших данных. Это намного быстрее, чем любой другой механизм обработки больших данных.

Apache Flink сфера

Ниже приведены некоторые области, в которых можно использовать Apache Flink:

  1. Обнаружение мошенничества
  2. Обнаружение аномалий
  3. Основанное на правилах оповещение
  4. Социальная сеть
  5. Мониторинг качества
  6. Специальный анализ данных в реальном времени
  7. Масштабный анализ графиков
  8. Непрерывный ETL
  9. Построение поискового индекса в реальном времени

Зачем нам нужен Apache Flink

До сих пор у нас была Apache Spark для обработки больших данных. Но Apache Flink - это улучшенная версия Apache Spark. В основе Apache Flink лежит распределенный процессор потоковых данных, который во много раз увеличивает скорость обработки потоковых данных в реальном времени. Apache Flink также упрощает анализ графиков. Кроме того, это с открытым исходным кодом. Следовательно, это инструмент нового поколения для больших данных.

Кто является подходящей аудиторией для изучения Apache Flink

Каждый, кто хочет обрабатывать данные с быстрой скоростью освещения и минимальной задержкой, кто хочет анализировать большие данные в реальном времени, может изучить Apache Flink. Люди, интересующиеся аналитикой и имеющие знания Java, Scala, Python или SQL, могут изучать Apache Flink.

Как эта технология поможет вам в карьерном росте?

Поскольку Flink является новейшей средой обработки больших данных, это будущее аналитики больших данных. Следовательно, изучение Apache Flink может привести вас к горячей работе. Вы можете получить работу в Top Companies с Payscale, который является лучшим на рынке.

Вывод

Apache Flink - это технология нового поколения, которая поддерживает все большие данные и аналитику и выводит обработку данных в режиме реального времени на совершенно новый уровень. Это похоже на искру, но имеет некоторые улучшенные функции.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к тому, что такое Apache Flink. Здесь мы обсудили работу, карьерный рост, навыки и преимущества Apache Flink. Также ведущие компании, которые используют эту технологию. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

  1. Что такое Apache?
  2. Как установить Apache
  3. Что такое искусственный интеллект?
  4. Что такое PowerShell?

Категория:

Большое количество данных