Ce este Apache Flink?
Apache Flink este un nou cadru de prelucrare a datelor de mare sursă deschisă. Este conceput pentru a prelucra date în streaming în timp real. Este mai rapid decât scânteia. Prin urmare, poate fi numit drept următorul instrument de date mari sau 4G de date mari. Oferă o iluminare rapidă de procesare rapidă cu analize sofisticate pentru a efectua procesarea de date mari.
Definiție
Este un cadru distribuit de procesare a fluxului dezvoltat de Apache Software Foundation. Se bazează pe un motor de flux de date distribuit în flux, care este scris în Java și Scala. Conceput pentru a face față datelor de streaming în timp real, Flink oferă un randament ridicat cu un motor de streaming cu latență scăzută. Flink rulează pe tot mediul comun, efectuează calculele la orice scară. Datele generate sub forma fluxurilor din jurnalele de mașini, interacțiunea utilizatorilor cu aplicația web sau mobilă, tranzacțiile cu cardul de credit, etc. pot fi procesate cu Flink.
Înțelegerea lui Apache Flink
Este utilizat pentru procesarea fluxurilor de date delimitate și nelimitate.
Fluxul de date legat: Fluxul care are puncte de pornire și final specifice sunt numite fluxuri finite.
Flux de date nelimitate: Acestea sunt acele fluxuri care nu au un punct specific specific. Odată ce au început, nu se termină. Pentru a prelucra fluxuri nelimitate, secvența fluxului trebuie menținută. Flink ia aceste fluxuri ca intrare, transformă datele, efectuează analize pe acesta și prezintă unul sau mai multe fluxuri de ieșire ca rezultat.
Cum face Apache Flink să funcționeze atât de ușor
Principalul obiectiv al Apache Flink este de a reduce complexitatea procesării de date mari în timp real. Procesează evenimente cu viteză mare și latență scăzută. Deoarece Flink este doar un sistem de calcul, acesta acceptă mai multe sisteme de stocare, cum ar fi HDFS, Amazon SE, Mongo DB, SQL, Kafka, Flume, etc. Flink are, de asemenea, o toleranță ridicată la erori, deci dacă un sistem nu reușește să fie procesat nu va fi afectat. Va continua și pe alte sisteme din cluster. Flink are în procesare memoria, deci are o gestionare excepțională a memoriei.
Diferitul subset de Apache Flink
În arhitectura de flink, pe stratul superior, există diferite API-uri care sunt responsabile pentru diversele capacități de flink.
- Dataset API : Această API este utilizată pentru transformarea seturilor de date. Este utilizat pentru operațiuni precum harta, filtrul, grupul, unirea, etc. Se ocupă de seturi de date delimitate. API execută execuția de loturi pentru procesarea datelor.
- API flux de date : această API tratează fluxuri de date delimitate și nelimitate. Similar cu setul de date API este utilizat pentru transformarea (filtru, agregare, funcții Windows, etc.) a fluxurilor de date în direct.
- API de tabel : Această API permite utilizatorului să proceseze date relaționale. Este un limbaj de expresie ca SQL folosit pentru a scrie interogări ad-hoc pentru analiză. După finalizarea procesării, tabelele rezultate pot fi transformate în seturi de date sau fluxuri de date.
- Gelly API : Această API este utilizată pentru a efectua operațiuni pe grafice. Operațiuni precum crearea, transformarea și un proces pot fi efectuate folosind API-ul Gelly. Simplifică dezvoltarea graficelor.
- API-ul Flink ML : De asemenea, este importantă învățarea în paralel cu prelucrarea datelor din aceste date și prezicerea evenimentelor viitoare. Această API este o extensie de învățare automată a flink-ului.
Ce poți face cu Apache Flink
Este utilizat în principal pentru procesarea fluxurilor de date în timp real, fie în paralel, fie în paralel. De asemenea, este utilizat în următoarele tipuri de cerințe:
- Prelucrare lot
- Prelucrare interactivă
- Prelucrare flux în timp real
- Prelucrare grafică
- Prelucrare iterativă
- În procesarea memoriei
Se poate observa că Apache Flink poate fi utilizat în aproape toate scenariile de date mari.
Lucrul cu Apache Flink
Funcționează într-un mod Master-slave. A distribuit procesarea, asta îi oferă lui Flink viteza rapidă a fulgerului. Are un nod principal care gestionează joburi și noduri slave care execută lucrarea.
Avantajele Apache Flink
Este viitorul procesării de date mari. Mai jos sunt câteva dintre avantajele Apache Flink:
- Sursa deschisa
- De înaltă performanță și latență scăzută
- Procesare distribuită de fluxuri de date
- Toleranță la erori
- Calcul iterativ
- Optimizarea programului
- Platforma hibridă
- Analiza graficului
- Învățare automată
Aptitudini necesare Apache Flink
Motorul principal de procesare a datelor din Apache Flink este scris în Java și Scala. Deci oricine are cunoștințe bune despre Java și Scala poate lucra cu Apache Flink. De asemenea, programele pot fi scrise în Python și SQL. Alături de limbajul de programare, ar trebui să avem și abilități de analiză pentru a utiliza datele într-un mod mai bun.
De ce ar trebui să folosim Apache Flink
Are un set extins de caracteristici. Poate fi utilizat în orice scenariu, fie că este vorba de procesare în timp real de date sau de procesare iterativă. Poate fi implementat foarte ușor într-un mediu diferit. Oferă un cadru mai puternic pentru procesarea fluxurilor de date. Are un algoritm mai eficient și mai puternic pentru a juca cu datele. Este următoarea generație de date mari. Este mult mai rapid decât orice alt motor de prelucrare a datelor.
Domeniul de aplicare Apache Flink
Mai jos sunt câteva dintre zonele în care se poate utiliza Apache Flink:
- Detectarea fraudei
- Detectarea anomaliilor
- Alertă bazată pe reguli
- Rețea socială
- Monitorizarea calității
- Analiza ad-hoc a datelor live
- Analiza graficului la scară largă
- ETL continuu
- Construirea indexului de căutare în timp real
De ce avem nevoie de Apache Flink
Până acum am avut scânteie Apache pentru procesarea de date mari. Dar Apache Flink este o versiune îmbunătățită a Apache Spark. În centrul Apache Flink se află un procesor de date distribuit Stream, care crește viteza procesării datelor în flux în timp real de mai multe falduri. Analiza grafică devine de asemenea ușoară de către Apache Flink. De asemenea, este open source. Prin urmare, este instrumentul pentru următoarele date.
Cine este publicul potrivit pentru a învăța Apache Flink
Oricine dorește să proceseze date cu viteză rapidă de iluminare și latență minimă, care dorește să analizeze date mari în timp real, poate învăța Apache Flink. Oamenii care au interes pentru analiză și care au cunoștințe despre Java, Scala, Python sau SQL pot învăța Apache Flink.
Cum te va ajuta această tehnologie în creșterea carierei
Deoarece Flink este cel mai recent cadru de prelucrare a datelor, este viitorul analizei de date mari. Prin urmare, învățarea Apache Flink vă poate ateriza în locuri de muncă calde. Puteți obține un loc de muncă în companii de top cu un nivel de salarizare cel mai bun pe piață.
Concluzie
Cu toate datele mari și analitice în tendință, Apache Flink este o tehnologie de nouă generație, care prelucrează datele în timp real la un nivel cu totul nou. Este similară cu scânteia, dar are unele caracteristici îmbunătățite.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Ce este Apache Flink. Aici am discutat despre munca, creșterea carierei, abilitățile și avantajele Apache Flink. De asemenea, companiile de top care utilizează această tehnologie. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este Apache?
- Cum se instalează Apache
- Ce este inteligența artificială?
- Ce este PowerShell?