Co to jest Apache Flink?
Apache Flink to nowa platforma przetwarzania dużych zbiorów danych typu open source. Jest przeznaczony do przetwarzania danych przesyłanych strumieniowo w czasie rzeczywistym. Jest szybszy niż iskra. Dlatego można go nazwać narzędziem nowej generacji big data lub 4G Big Data. Zapewnia błyskawiczną szybkość przetwarzania z zaawansowanymi funkcjami analitycznymi do przetwarzania dużych zbiorów danych.
Definicja
Jest to platforma przetwarzania rozproszonego strumienia opracowana przez Apache Software Foundation. Opiera się on na silniku rozproszonego strumieniowego przesyłania danych napisanym w Javie i Scali. Zaprojektowany do obsługi danych strumieniowych w czasie rzeczywistym, Flink zapewnia wysoką przepustowość i silnik strumieniowy o niskim opóźnieniu. Flink działa na wszystkich popularnych środowiskach, wykonuj obliczenia w dowolnej skali. Dane generowane w postaci strumieni z dzienników maszyn, interakcji użytkownika z aplikacją internetową lub mobilną, transakcji kartą kredytową itp. Można przetwarzać za pomocą Flink.
Zrozumienie Apache Flink
Służy do przetwarzania zarówno ograniczonych, jak i nieograniczonych strumieni danych.
Ograniczony strumień danych: Strumień, który ma określone punkty początkowe i końcowe, nazywa się strumieniami skończonymi.
Nieograniczony strumień danych: są to te strumienie, które nie mają określonego punktu końcowego. Po uruchomieniu nie wygasają. Aby przetwarzać strumienie niezwiązane, należy zachować sekwencję strumienia. Flink pobiera te strumienie jako dane wejściowe, przekształca dane, przeprowadza na nich analizy i przedstawia jeden lub więcej strumieni wyjściowych.
W jaki sposób Apache Flink sprawia, że praca jest tak łatwa
Głównym celem Apache Flink jest zmniejszenie złożoności przetwarzania dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. Przetwarza zdarzenia z dużą prędkością i małym opóźnieniem. Ponieważ flink jest tylko systemem obliczeniowym, obsługuje wiele systemów pamięci masowej, takich jak HDFS, Amazon SE, Mongo DB, SQL, Kafka, Flume itp. Flink ma również wysoką odporność na uszkodzenia, więc nie wpłynie to na żaden proces, którego nie można przetworzyć. Będzie kontynuowany w innych systemach w klastrze. Flink ma przetwarzanie pamięci, dzięki czemu ma wyjątkowe zarządzanie pamięcią.
Różne podzbiory Apache Flink
W architekturze flink na górnej warstwie istnieją różne interfejsy API odpowiedzialne za różnorodne możliwości flink.
- Interfejs API zestawu danych : Ten interfejs API służy do przekształcania zestawów danych. Służy do operacji takich jak mapa, filtr, grupa, łączenie itp. Zajmuje się ograniczonymi zestawami danych. Interfejs API uruchamia wykonywanie wsadowe w celu przetwarzania danych.
- Interfejs API strumienia danych : ten interfejs API obsługuje ograniczone i niezwiązane strumienie danych. Podobnie jak interfejs API zestawu danych służy do transformacji (filtrowania, agregacji, funkcji systemu Windows itp.) Strumieni danych na żywo.
- Tabela API : Ten interfejs API umożliwia użytkownikowi przetwarzanie danych relacyjnych. Jest to język wyrażeń podobny do SQL, używany do pisania zapytań ad-hoc do analizy. Po zakończeniu przetwarzania tabele wynikowe można przekształcić z powrotem w zestawy danych lub strumienie danych.
- Gelly API : Ten interfejs API służy do wykonywania operacji na wykresach. Operacje takie jak tworzenie, przekształcanie i proces można wykonywać za pomocą Gelly API. Upraszcza tworzenie wykresów.
- Flink ML API : Oprócz przetwarzania dużych zbiorów danych ważne jest także uczenie się na podstawie tych danych i przewidywanie przyszłych wydarzeń. Ten interfejs API jest rozszerzeniem uczenia maszynowego flink.
Co możesz zrobić z Apache Flink
Jest używany głównie do przetwarzania strumienia danych w czasie rzeczywistym w potoku lub równolegle. Jest również stosowany w następujących rodzajach wymagań:
- Przetwarzanie wsadowe
- Interaktywne przetwarzanie
- Przetwarzanie strumienia w czasie rzeczywistym
- Przetwarzanie wykresów
- Przetwarzanie iteracyjne
- Przetwarzanie pamięci
Można zauważyć, że Apache Flink może być wykorzystywany w prawie każdym scenariuszu dużych zbiorów danych.
Praca z Apache Flink
Działa w stylu Master-slave. Rozproszył przetwarzanie, dzięki czemu Flink jest błyskawicznie szybki. Ma węzeł główny, który zarządza zadaniami, oraz węzły podrzędne, które wykonują zadanie.
Zalety Apache Flink
To przyszłość przetwarzania dużych zbiorów danych. Poniżej przedstawiamy niektóre zalety Apache Flink:
- Otwarte źródło
- Wysoka wydajność i niskie opóźnienia
- Przetwarzanie danych rozproszonego strumienia
- Odporność na awarie
- Obliczenia iteracyjne
- Optymalizacja programu
- Platforma hybrydowa
- Analiza graficzna
- Nauczanie maszynowe
Wymagane umiejętności Apache Flink
Główny silnik przetwarzania danych w Apache Flink jest napisany w Javie i Scali. Każdy, kto ma dobrą znajomość Javy i Scali, może współpracować z Apache Flink. Ponadto programy można pisać w języku Python i SQL. Oprócz języka programowania należy również posiadać umiejętności analityczne, aby lepiej wykorzystywać dane.
Dlaczego warto korzystać z Apache Flink
Ma bogaty zestaw funkcji. Może być stosowany w dowolnym scenariuszu, czy to w czasie rzeczywistym, czy w iteracyjnym przetwarzaniu danych. Można go bardzo łatwo wdrożyć w innym środowisku. Zapewnia bardziej wydajną strukturę przetwarzania strumieniowych danych. Ma bardziej wydajny i wydajny algorytm do odtwarzania danych. To nowa generacja dużych zbiorów danych. Jest znacznie szybszy niż jakikolwiek inny silnik przetwarzania dużych zbiorów danych.
Zakres Apache Flink
Poniżej znajdują się niektóre obszary, w których można zastosować Apache Flink:
- Wykrywanie oszustw
- Wykrywanie anomalii
- Alerty oparte na regułach
- Sieć społeczna
- Monitorowanie jakości
- Analiza ad-hoc danych na żywo
- Analiza wykresów na dużą skalę
- Ciągły ETL
- Budowanie indeksu wyszukiwania w czasie rzeczywistym
Dlaczego potrzebujemy Apache Flink
Do tej pory mieliśmy iskrę Apache do przetwarzania dużych zbiorów danych. Ale Apache Flink to ulepszona wersja Apache Spark. U podstaw Apache Flink znajduje się rozproszony procesor danych strumieniowych, który wielokrotnie zwiększa prędkość przetwarzania danych strumieniowych w czasie rzeczywistym. Analiza wykresów staje się również łatwa dzięki Apache Flink. Ponadto jest to oprogramowanie typu open source. Dlatego jest to narzędzie nowej generacji dla dużych zbiorów danych.
Kto jest odpowiedni do nauki Apache Flink
Każdy, kto chce przetwarzać dane z dużą prędkością oświetlenia i minimalnym opóźnieniem, kto chce analizować duże zbiory danych w czasie rzeczywistym, może nauczyć się Apache Flink. Osoby zainteresowane analityką i znające Javę, Scalę, Python lub SQL mogą uczyć się Apache Flink.
W jaki sposób ta technologia pomoże ci w rozwoju kariery
Ponieważ Flink jest najnowszą platformą przetwarzania dużych zbiorów danych, jest to przyszłość analizy dużych zbiorów danych. Stąd nauka Apache Flink może dać ci gorącą pracę. Możesz znaleźć pracę w najlepszych firmach z najlepszą skalą wypłat na rynku.
Wniosek
Apache Flink to technologia nowej generacji, która ma tendencję do przetwarzania dużych zbiorów danych i analiz, dzięki czemu przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym osiąga zupełnie nowy poziom. Jest podobny do iskry, ale ma kilka ulepszonych funkcji.
Polecane artykuły
To był przewodnik po Czym jest Apache Flink. Tutaj omówiliśmy pracę, rozwój kariery, umiejętności i zalety Apache Flink. Również najlepsze firmy, które korzystają z tej technologii. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest Apache?
- Jak zainstalować Apache
- Co to jest sztuczna inteligencja?
- Co to jest PowerShell?