Was ist Apache Flink: Streaming und Batch-Datenverarbeitung mit Beispielen und Anwendungsfällen

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Wenn Sie im Bereich Big Data und Advanced Analytics arbeiten oder sich einfach dafür interessieren, wie Unternehmen heutzutage riesige Informationsmengen nahezu in Echtzeit verwalten, haben Sie sicherlich schon von Apache Flink gehört. Dieses Tool revolutioniert die Datenverarbeitung in Unternehmen weltweit und verfolgt einen anderen Ansatz als bekannte Technologien wie Spark oder Storm.

In diesem Artikel erkläre ich im Detail, was Apache Flink ist, wie es funktioniert, was seine Vor- und Nachteile sind, wasDie repräsentativsten Anwendungsfälle und der Vergleich mit anderen gängigen Datenverarbeitungslösungen. Sie sehen auch konkrete Beispiele von Unternehmen, die Flink bereits nutzen und beeindruckende Ergebnisse erzielen.

Was ist Apache Flink?

Apache Flink ist ein Open-Source-Framework und eine verteilte Verarbeitungs-Engine, die in erster Linie für die Echtzeit-Datenanalyse kontinuierlicher Streams und begrenzter Datensätze entwickelt wurde. Seine Hauptstärke besteht darin, dass es Unternehmen und Entwicklern ermöglicht, große Datenmengen - ob in Echtzeit oder gesammelt - mit einem geringe Wartezeit y hohe Leistung, passt sich sowohl an reine Streaming- als auch an Stapelverarbeitungsanforderungen an.

Flink entstand als Spin-off eines europäischen Universitätsforschungsprojekts namens Stratosphere („Information Management on the Cloud“). 2014 wurde es in den Apache Incubator aufgenommen und im selben Jahr von der Apache Software Foundation als Top-Level-Projekt anerkannt. Seitdem hat es sich mit der Unterstützung von Unternehmen, Communities und führenden Experten für verteilte Datentechnologien weiterentwickelt.

Wofür wird Apache Flink verwendet?

Die Hauptfunktion von Apache Flink ist die effiziente Datenverarbeitung, sowohl in Echtzeit als auch im Batchmodus. Seine Vielseitigkeit ermöglicht die Anpassung an Szenarien, in denen die Verarbeitung kontinuierlicher Datenströme entscheidend ist, wie etwa Sensorinformationen, Finanztransaktionen, Systemprotokolle, Benutzerklicks oder jede andere Datenquelle, die kontinuierlich und in zunehmendem Maße eintrifft.

Darüber hinaus wird Flink häufig für Aufgaben wie die folgenden verwendet:

• Echtzeitanalyse komplexer Ereignisse und Muster, wie etwa Betrugserkennung, personalisierte Empfehlungen oder Aktienanalysen.
• Traditionelle Stapelverarbeitung, d. h., das Arbeiten mit begrenzten Datensätzen zum Erstellen von Berichten, historischen Analysen oder zur Datenbereinigung.
• Erstellen von Datenpipelines (ETL), Extrahieren, Transformieren und Laden von Informationen aus verschiedenen Quellen in Speichersysteme, Datenbanken oder Analyse-Engines.

Apache Flink-Architektur und -Komponenten

Flink zeichnet sich durch seine robuste, skalierbare und flexible Architektur aus. Sein Design ermöglicht Bereitstellungen sowohl in lokalen als auch in Cloud-Clustern und lässt sich problemlos in die am häufigsten verwendeten Technologien im Big Data-Ökosystem integrieren, wie etwa Apache Kafka, Hadoop und sogar relationale und NoSQL-Datenbanken.

Im Allgemeinen besteht die Architektur von Flink aus den folgenden Hauptelementen:

• Kunde: Es ist das Programm, das die vom Benutzer geschriebenen Programme (Java, Scala, Python, SQL) an Flink sendet.
• Jobmanager: Es empfängt Programme vom Client, zerlegt sie in Aufgaben, optimiert den Ablauf und verwaltet Ausführung, Status und Fehlertoleranz.
• Task-Manager: Dies sind die Knoten, auf denen die vom Job-Manager zugewiesenen Aufgaben tatsächlich ausgeführt werden. Jeder Task-Manager kann viele Aufgaben hosten und Ressourcen isoliert und verteilt verwalten.

Dieses Design unterstützt großflächige Parallelität. So ist es möglich, Verarbeiten Sie Millionen von Ereignissen pro Sekunde, selbst in Infrastrukturen, die aus Hunderten oder Tausenden von Knoten bestehen.

Wie funktioniert Apache Flink?

Der typische Arbeitsablauf in Flink sieht wie folgt aus:

1. Der Benutzer entwickelt eine Anwendung (oder Abfrage) mithilfe einer der Flink-APIs: Java, Scala, Python oder SQL.
2. Der Client übermittelt den Code an einen Job Manager in einem Flink-Cluster.
3. Der Job Manager wandelt den Code in einen Operatorgraphen um, optimiert seine Ausführung und unterteilt ihn in Aufgaben.
4. Diese Aufgaben werden auf die verschiedenen Task-Manager verteilt, die die Daten beim Eintreffen verarbeiten und mit den erforderlichen Datenquellen und -zielen (Kafka, HDFS, Datenbanken, Dateisysteme usw.) interagieren.
5. Flink verwaltet außerdem Fehlertoleranz, Statuswiederherstellung, Prüfpunkte, Snapshot-Verwaltung und präzise Verarbeitungssynchronisierung.

Flink unterstützt sowohl unbegrenzte Streams (reines Streaming) als auch begrenzte Datensätze (Batch) und kann beide Modi einheitlich ausführen. Darüber hinaus erleichtern die intuitiven APIs die agile Entwicklung und ermöglichen alles von einfachen Transformationen bis hin zu komplexen Ereignisanalysen in Zeitfenstern, maschinellem Lernen und Graphenverarbeitung.

Highlights von Apache Flink

Flink beinhaltet eine Reihe von Innovationen und Funktionalitäten, die es deutlich von anderen ähnlichen Frameworks unterscheiden:

• Geringe Latenz und hoher Durchsatz: Durch die Verarbeitung von Millionen von Ereignissen pro Sekunde kann es Ergebnisse in Millisekunden liefern.
• Konsistenz und Fehlertoleranz: Durch verteilte Snapshots und erweitertes Statusmanagement wird eine exakte Verarbeitungsgenauigkeit gewährleistet, selbst bei Knotenausfällen oder -fehlern.
• Flexibles Fenstermanagement: Es bietet ein äußerst vielseitiges Streaming-Fenstersystem zur Analyse von Daten, gruppiert nach Zeit, Ereignissen oder benutzerdefinierten Bedingungen.
• Verarbeitung ungeordneter Ereignisse: Mithilfe von Wasserzeichen und einer Neuordnungslogik können Sie Datenquellen mit Ereignissen verarbeiten, die in der falschen Reihenfolge eintreffen.
• Mehrsprachige und hochrangige APIs: Es ermöglicht die Entwicklung in Java, Scala und Python, sowohl mit Low-Level-APIs (DataStream API, ProcessFunction API) als auch mit High-Level-APIs (Table API, Streaming SQL).
• Integration in das Big Data-Ökosystem: Es verfügt über native Konnektoren für unter anderem Kafka, HDFS, Cassandra, ElasticSearch, JDBC und DynamoDB.

Vergleich von Flink mit anderen Technologien: Spark, Storm und Kafka Streams

Obwohl Apache Flink dieselben Grundlagen wie Frameworks wie Spark oder Storm hat, zeichnet es sich durch einen Schwerpunkt und technische Fähigkeiten aus. Schauen wir uns einige wichtige Unterschiede an:

• Apache Storm: Es war ein Pionier der reinen Echtzeitverarbeitung, verfügt jedoch nicht über die erweiterten Funktionen zur Zustandsverwaltung und Fehlertoleranz von Flink. Storm zeichnet sich durch Streaming aus, ist aber heute weniger weit entwickelt und benutzerfreundlich.
• Apache Funke: Obwohl Streaming unterstützt wird, geschieht dies mithilfe von Micro-Batching, d. h. die Daten werden in kleinen Blöcken verarbeitet. Dies führt zu einer gewissen Latenz und schränkt die Unmittelbarkeit im Vergleich zum reinen Streaming von Flink ein, bei dem jedes Ereignis einzeln verarbeitet wird, sobald es eintrifft.
• Kafka-Streams: Es handelt sich um eine in Kafka integrierte Stream-Verarbeitungsbibliothek, die sich hervorragend für einfache Anwendungsfälle eignet, bei denen Datenquelle und -ziel Kafka sind. Für komplexere Anwendungsfälle oder Anwendungsfälle mit mehreren Quellen fehlt jedoch die Unabhängigkeit, das erweiterte Statusmanagement und die Skalierbarkeit von Flink.

Flink zeichnet sich dadurch aus, dass es eine Plattform ist, die Vereint Batch- und Streaming-Verarbeitung in einer einzigen Umgebung und bietet so eine effiziente und skalierbare Ausführung.

Vorteile der Verwendung von Apache Flink

• In-Memory- und iterative Verarbeitung: Sein Design ermöglicht native Iterationen und In-Memory-Verarbeitung und beschleunigt so maschinelle Lernalgorithmen und komplexe Analysen.
• Konsistenter und wiederherstellbarer Zustand: Mithilfe von Prüfpunkten und Sicherungspunkten wird sichergestellt, dass niemals Daten verloren gehen und dass Anwendungen im Falle eines Fehlers in ihren ursprünglichen Zustand zurückversetzt werden können.
• Extreme Skalierbarkeit: Konfigurierbare Parallelität und verteilte Ausführung ermöglichen eine einfache Skalierung von wenigen Knoten auf Tausende bei gleichbleibender Leistung.
• Erweiterte Zeitfenster- und Musterunterstützung: Es ermöglicht die Erkennung komplexer Muster, Analysen in gleitenden Fenstern, Tumbling, nach Benutzer usw. und bietet so große Flexibilität für eine Vielzahl von Geschäftsfällen.
• Integration mit gängigen Sprachen und Tools: Von Java und Scala bis hin zu Python, SQL und Frameworks von Drittanbietern ist Flink für Teams mit unterschiedlichem technischen Hintergrund zugänglich.

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Nachteile und Herausforderungen von Apache Flink

Trotz seiner Vorteile Für die korrekte Implementierung, Bedienung und Optimierung von Flink ist ein gewisses Maß an technischem Wissen erforderlich.Zu den häufigsten Schwierigkeiten und Herausforderungen zählen:

• Architektonische Komplexität: Die Lernkurve kann steil sein, insbesondere bei Themen wie Statusverwaltung, benutzerdefinierten Wasserzeichen oder Datentypentwicklung.
• Cluster- und Ressourcenverwaltung: Es ist notwendig, die Hardwarekonfiguration, die Parameteroptimierung für die Leistung und die Behebung häufiger Probleme wie Gegendruck, langsame Jobs oder Speicherfehler zu verstehen.
• Bedienung und Überwachung: Die Verwaltung der Plattform und das Debuggen von Fehlern können spezialisierte Teams erfordern, insbesondere in großen Organisationen mit komplexen Topologien.

Trotz dieser Schwierigkeiten Das Aufkommen von Flink Managed Services in der Cloud demokratisiert den Zugriff und vereinfacht die Bereitstellung., sodass mehr Unternehmen die Vorteile nutzen können, ohne dafür Vollzeitexperten beschäftigen zu müssen.

Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis für Apache Flink

Zahlreiche führende Unternehmen in so unterschiedlichen Sektoren wie Cybersicherheit, IoT, Telekommunikation, Software, Sport und E-Commerce nutzen Flink bereits, um ihr Datenmanagement zu transformieren. Hier sind einige praktische Beispiele, wie sie von seinen Funktionen profitieren:

Nortonliflock

NortonLifeLock, ein multinationales Cybersicherheitsunternehmen, nutzt Flink, um Implementieren Sie Echtzeit-Aggregationen auf Benutzer- und Geräteebene, sodass Sie den Zugriff auf Ihre VPN-Dienste zuverlässig und effizient steuern können.

Samsung SmartThings

Sie haben mit Leistungs- und Kostenproblemen bei der Verarbeitung der Daten Ihrer Smart-Home-Plattform zu kämpfen, SmartThings migrierte von Apache Spark zu Flink, vereinfacht die Architektur, verbessert die Ereignisreaktion und senkt die Betriebskosten, und das alles bei gleichzeitiger Verwaltung der Lasten in Echtzeit.

BT Group

Dieser Telekommunikationsriese im Vereinigten Königreich nutzt Flink, um die Qualität von Diensten wie HD-Sprachanrufen in Echtzeit zu überwachen, Aufnehmen, Verarbeiten und Visualisieren von Daten, um Vorfälle vorherzusehen.

Autodesk

Autodesk, ein führender Anbieter von Designsoftware, verlässt sich auf Flink, um Informationssilos zu beseitigen und die Problemerkennung und -lösung für seine Millionen von Benutzern zu beschleunigen., und das alles ohne Kostensteigerung.

NHL (Nationale Hockey-Liga)

Die NHL verwendet Flink, um Spielgewinner in Echtzeit vorherzusagen. Mithilfe von Sensordaten komplexe Probleme in Millisekunden lösen und die Grundlage für neue Vorhersagemodelle im Profisport legen.

Poshmark

Im E-Commerce-Bereich Poshmark hat dank Flink sein Streaming-Anpassungssystem überarbeitet., wodurch die Einschränkungen der Stapelverarbeitung überwunden und die Kundenzufriedenheit verbessert werden.

Warum und wann sollte man sich für Apache Flink entscheiden?

Flink ist die perfekte Wahl, wenn Sie Echtzeitverarbeitung, Analysen mit geringer Latenz und flexible Integration mit mehreren Quellen benötigen oder komplexe Micro-Batching-Architekturen vermeiden möchten. Besonders nützlich ist Flink in folgenden Fällen:

• Sie benötigen ein einheitliches System für Batch und Streaming, um eine Duplizierung der Infrastruktur zu vermeiden.
• Sie benötigen eine komplexe Mustererkennung oder -analyse in benutzerdefinierten Fenstern.
• Sie verarbeiten ungeordnete Daten, bei denen die Ereignisse möglicherweise in der falschen zeitlichen Reihenfolge eintreten.
• Erfordert hohe Fehlertoleranz und Präzision bei der Zustandsverwaltung.

Heute wird die Einführung durch Ressourcen, Tutorials und Managed Services erleichtert, sodass mehr Unternehmen die Vorteile nutzen können, ohne über umfassende technische Kenntnisse zu verfügen.

Wie fange ich mit Flink an?

Wenn Sie Apache Flink erlernen möchten, gibt es Kurse und Tutorials, die von den Grundlagen bis zur fortgeschrittenen Implementierung in Produktionsumgebungen reichen. Sie lernen APIs, Fensterverwaltung, Statusverwaltung und die Bereitstellung auf verschiedenen Plattformen kennen. Mit der richtigen Schulung können Sie praxisnahe Streaming- oder Batch-Projekte entwickeln.

Das Flink-Projekt selbst verfügt über eine offizielle Dokumentation und aktive Communities, in denen Sie Fragen beantworten, Erfahrungen austauschen und über Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben können.