Mis on Apache Flink: voogedastus ja partiiandmete töötlemine näidete ja kasutusjuhtudega

Informatec Digital » rakendused » Mis on Apache Flink: voogedastus ja partiiandmete töötlemine näidete ja kasutusjuhtudega

Kui töötad suurandmete või täiustatud analüütika valdkonnas või oled lihtsalt huvitatud sellest, kuidas ettevõtted tänapäeval tohutul hulgal infot peaaegu reaalajas haldavad, oled kindlasti kuulnud Apache Flinkist. See tööriist muudab revolutsiooniliselt seda, kuidas organisatsioonid üle maailma andmeid töötlevad, pakkudes teistsugust lähenemisviisi kui teised tuntud tehnoloogiad, nagu Spark või Storm.

Selles artiklis selgitan üksikasjalikult, mis on Apache Flink, kuidas see töötab, millised on selle eelised ja puudused, millised on selle kõige tüüpilisemad kasutusjuhud ja kuidas see võrdub teiste populaarsete andmetöötluslahendustega. Samuti näete konkreetseid näiteid ettevõtetest, kes juba kasutavad Flinki suurepäraste tulemuste saavutamiseks.

Mis on Apache Flink?

Apache Flink on avatud lähtekoodiga raamistik ja hajutatud töötlusmootor, mis on loodud peamiselt pidevate (voogedastus) ja lõplike (pakktöötlus) andmekogumite reaalajas andmeanalüüsiks. Selle peamine tugevus seisneb selles, et see võimaldab ettevõtetel ja arendajatel töödelda suuri andmemahtusid – nii reaalajas kui ka akumuleeritud – madala latentsuse ja suure läbilaskevõimega , kohandudes nii puhta voogedastuse kui ka partiitöötluse vajadustega.

Flink sai alguse Euroopa ülikooli uurimisprojekti Stratosphere („Information Management on the Cloud“) kõrvalsaadisena. 2014. aastal liitus see Apache inkubaatoriga ja samal aastal tunnistati see Apache Software Foundationi poolt tipptasemel projektina. Sellest ajast alates on see arenenud ettevõtete, kogukondade ja hajutatud andmetehnoloogiate juhtivate ekspertide toel.

Milleks Apache Flinki kasutatakse?

Apache Flinki peamine funktsioon on andmete tõhus töötlemine nii reaalajas kui ka partiirežiimis. Selle mitmekülgsus võimaldab tal kohaneda stsenaariumidega, kus pidevate andmevoogude töötlemine on ülioluline, näiteks andurite andmed, finantstehingud, süsteemilogid, kasutajate klõpsud või mis tahes andmeallikas, mis saabub pidevalt ja üha suurenevas mahus.

Lisaks kasutatakse Flinki laialdaselt selliste ülesannete jaoks nagu:

• Keeruliste sündmuste ja mustrite reaalajas analüüs, näiteks pettuste avastamine, isikupärastatud soovitused või aktsiate analüüs.
• Traditsiooniline partiitöötlus, see tähendab piiratud andmekogumitega töötamist aruannete genereerimiseks, ajalooliseks analüüsiks või andmete puhastamiseks.
• Andmekanalite (ETL) loomine, erinevatest allikatest teabe hankimine, teisendamine ja laadimine salvestussüsteemidesse, andmebaasidesse või analüütilistesse mootoritesse.

Apache Flinki arhitektuur ja komponendid

Flink paistab silma oma robustse, skaleeritava ja paindliku arhitektuuri poolest. Selle disain võimaldab juurutamist nii kohalikes klastrites kui ka pilves ning see integreerub hõlpsalt suurandmete ökosüsteemi kõige levinumate tehnoloogiatega, nagu Apache Kafka, Hadoop ja isegi relatsioon- ja NoSQL-andmebaasid.

Üldiselt koosneb Flinki arhitektuur järgmistest põhielementidest:

• Klient: See on see, mis saadab kasutaja kirjutatud programmid (Java, Scala, Python, SQL) Flinkile.
• Tööjuht: See võtab kliendilt vastu programme, jagab need ülesanneteks, optimeerib voogu ning haldab täitmist, olekut ja rikketaluvust.
• Ülesannete haldurid: Need on sõlmed, kus tegelikult täidetakse tööhalduri määratud ülesandeid. Iga tööhaldur saab majutada paljusid ülesandeid ja hallata ressursse isoleeritud ja hajutatud viisil.

See disain toetab laiaulatuslikku paralleelsust. Seega saab töödelda miljoneid sündmusi sekundis isegi sadadest või tuhandetest sõlmedest koosnevates infrastruktuurides.

Kuidas Apache Flink töötab?

Tüüpiline töövoog Flinkis on järgmine:

1. Kasutaja arendab rakenduse (või päringu), kasutades ühte Flinki API-dest: Java, Scala, Python või SQL.
2. Klient esitab koodi Flinki klastri tööhaldurile.
3. Tööhaldur teisendab koodi operaatorite graafiks, optimeerib selle täitmist ja jagab selle ülesanneteks.
4. Need ülesanded on jaotatud erinevate ülesannete haldurite vahel, kes töötlevad andmeid saabumisel, suheldes vajalike andmeallikate ja sihtkohtadega (Kafka, HDFS, andmebaasid, failisüsteemid jne).
5. Flink haldab ka rikketaluvust, oleku taastamist, kontrollpunkte, hetktõmmiste haldamist ja täpset töötlemise sünkroniseerimist.

Flink võimaldab teil töötada nii piiramatute voogudega (puhas voogesitus) kui ka lõplike andmekogumitega (paketttöötlus) ning mõlemat režiimi saab ühtsel viisil käitada. Lisaks hõlbustavad selle intuitiivsed API-d agiilset arendust, võimaldades kõike alates lihtsatest teisendustest kuni keeruka ajaakna sündmuste analüüsi, masinõppe ja graafikute töötlemiseni.

Apache Flinki esiletõstmised

Flink sisaldab mitmeid uuendusi ja funktsioone, mis eristavad seda selgelt teistest sarnastest raamistikest:

• Madal latentsus ja suur läbilaskevõime: See suudab tulemusi anda millisekundites, töödeldes miljoneid sündmusi sekundis.
• Järjepidevus ja rikketaluvus: Hajutatud hetktõmmiste ja täiustatud olekuhalduse abil tagab see täpse ühekordse töötlemise isegi sõlmede rikete või vigade korral.
• Paindlik aknahaldus: See pakub väga mitmekülgset voogedastusakna süsteemi andmete analüüsimiseks, mis on rühmitatud aja, sündmuste või kohandatud tingimuste järgi.
• Järjestamata sündmuste töötlemine: Saate hallata andmeallikaid, mille sündmused saabuvad vales järjekorras, kasutades vesimärke ja ümberjärjestamise loogikat.
• Mitmekeelsed ja kõrgetasemelised API-d: See võimaldab arendamist Javas, Scalas ja Pythonis, kasutades nii madala taseme API-sid (DataStream API, ProcessFunction API) kui ka kõrge taseme API-sid (Table API, Streaming SQL).
• Integratsioon suurandmete ökosüsteemiga: Sellel on natiivsed pistikud muuhulgas Kafka, HDFS-i, Cassandra, ElasticSearchi, JDBC, DynamoDB ja teiste jaoks.

Flinki võrdlus teiste tehnoloogiatega: Spark, Storm ja Kafka Streams

Apache Flinkil on küll sarnased raamistikud nagu Spark või Storm, kuid sellel on siiski erinev lähenemisviis ja tehnilised võimalused. Vaatame mõningaid peamisi erinevusi:

• Apache Storm: See oli teerajajaks puhta reaalajas töötlemise vallas, kuid sellel puuduvad mõned Flinki pakutavad täiustatud olekuhalduse ja rikketaluvuse võimalused. Storm paistab silma voogedastuse osas, kuid selle arendus ja kasutusmugavus on tänapäeval vähem arenenud.
• ApacheSpark: Kuigi see toetab voogedastust, teeb see seda mikropartiide abil, töödeldes andmeid väikeste tükkidena. See tekitab teatud latentsust ja piirab kohesust võrreldes Flinki puhta voogedastusega, mis töötleb iga sündmust eraldi kohe, kui see saabub.
• Kafka vooged: See on Kafkaga integreeritud voogedastustöötlusteek, mis sobib suurepäraselt lihtsateks kasutusjuhtudeks, kus andmeallikas ja sihtkoht on Kafka. Sellel aga puudub Flinkile omane iseseisvus, täiustatud olekuhaldus ja skaleeritavus keerukamate või mitme allikaga kasutusjuhtude jaoks.

Flink paistab silma platvormina, mis ühendab partiitöötluse ja voogesituse ühes keskkonnas, pakkudes tõhusat ja skaleeritavat täitmist.

Apache Flinki kasutamise eelised

• Mälusisene ja iteratiivne töötlemine: Selle disain võimaldab natiivseid iteratsioone ja mälusisest töötlemist, kiirendades masinõppe algoritme ja keerukat analüüsi.
• Järjepidev ja taastatav olek: Kontrollpunktide ja salvestuspunktide abil tagab see, et andmed ei lähe kunagi kaotsi, ja võimaldab rakendustel rikke korral oma oleku taastada.
• Äärmuslik skaleeritavus: Konfigureeritav paralleelsus ja hajutatud teostus muudavad skaleerimise mõnest sõlmest tuhandeteni lihtsaks, säilitades samal ajal jõudluse.
• Täiustatud ajaakna ja mustri tugi: See võimaldab tuvastada keerulisi mustreid, analüüsida libisevate akende, kukkumise, kasutaja järgi jne, pakkudes suurt paindlikkust mitmesuguste ärijuhtumite jaoks.
• Integratsioon levinud keelte ja tööriistadega: Javast ja Scalast kuni Pythoni, SQL-i ja kolmandate osapoolte raamistikeni – Flink on ligipääsetav erineva tehnilise taustaga meeskondadele.

Apache Flinki puudused ja väljakutsed

Vaatamata oma eelistele nõuab Flinki korrektseks rakendamiseks, toimimiseks ja optimeerimiseks teatud tasemel tehnilisi teadmisi . Mõned kõige levinumad raskused ja väljakutsed on järgmised:

• Arhitektuuriline keerukus: Õppimiskõver võib olla järsk, eriti selliste teemade puhul nagu olekuhaldus, kohandatud vesimärgid või andmetüüpide evolutsioon.
• Klastri ja ressursside haldamine: On vaja mõista riistvara konfiguratsiooni, parameetrite häälestamist jõudluse tagamiseks ja levinud probleemide, näiteks vasturõhu, aeglaste tööde või mäluvigade, tõrkeotsingut.
• Töötamine ja jälgimine: Platvormi haldamine ja vigade silumine võib nõuda spetsiaalseid meeskondi, eriti suurtes organisatsioonides, millel on keerukas topoloogia.

Vaatamata neile raskustele demokratiseerib Flinki hallatavate pilveteenuste tekkimine juurdepääsu ja lihtsustab juurutamist , võimaldades rohkematel ettevõtetel selle eeliseid ära kasutada ilma täiskohaga pühendunud ekspertideta.

Apache Flinki kasutusjuhud ja reaalse maailma näited

Paljud juhtivad ettevõtted erinevates sektorites nagu küberturvalisus, asjade internet, telekommunikatsioon, tarkvara, sport ja e-kaubandus kasutavad juba Flinki oma andmehalduse muutmiseks. Allpool on toodud mõned praktilised näited selle kohta, kuidas nad selle võimalustest kasu saavad:

NortonLifeLock

NortonLifeLock, rahvusvaheline küberturbeettevõte, kasutab Flinki reaalajas agregeerimise rakendamiseks kasutaja ja seadme tasandil , mis võimaldab tal usaldusväärselt ja tõhusalt kontrollida juurdepääsu oma VPN-teenustele.

Samsung Smart Asjad

Silmitsi seistes oma nutika kodu platvormi andmetöötluse jõudluse ja kuludega, läks SmartThings üle Apache Sparkilt Flinkile , lihtsustades arhitektuuri, parandades sündmustele reageerimist ja vähendades tegevuskulusid, hallates samal ajal koormusi reaalajas.

BT Grupp

See Ühendkuningriigis asuv telekommunikatsioonigigant kasutab Flinki selliste teenuste nagu HD-kõnede kvaliteedi jälgimiseks reaalajas ning andmete sisestamiseks, töötlemiseks ja visualiseerimiseks, et intsidente ennetada.

Autodesk

Projekteerimistarkvara turuliider Autodesk tugineb Flinkile, et kõrvaldada infosilod ning kiirendada probleemide avastamist ja lahendamist miljonite kasutajate seas , seda kõike ilma hüppeliselt kasvavate kuludeta.

NHL (rahvuslik jäähokiliiga)

NHL kasutab Flinki, et ennustada reaalajas mängude võitjaid andurite andmete põhjal, lahendades keerulisi probleeme millisekundites ja pannes aluse uutele ennustusmudelitele profispordis.

Poshmark

E-kaubanduse sektoris on Poshmark tänu Flinkile oma voogedastusteenuse isikupärastamise süsteemi ümber kujundanud , ületades partiitöötluse piirangud ja parandades klientide rahulolu.

Miks ja millal valida Apache Flink?

Flink on ületamatu valik, kui vajate reaalajas töötlemist, väikese latentsusega analüütikat, paindlikku integratsiooni mitme allikaga või soovite vältida keerukaid mikropartiitöötluse arhitektuure. See on eriti kasulik järgmistel juhtudel:

• Teil on vaja ühtset süsteemi partiide ja voogedastuse jaoks, mis väldib infrastruktuuri dubleerimist.
• Kohandatud akendes on vaja keerulist mustrite tuvastamist või analüüsi.
• Te töötlete korrapäratuid andmeid, kus sündmused võivad saabuda ajalises järjekorras.
• Nõuab olekuhalduses suurt veataluvust ja täpsust.

Tänapäeval hõlbustavad ressursid, õpetused ja hallatavad teenused selle kasutuselevõttu, võimaldades rohkematel ettevõtetel selle eeliseid ära kasutada ilma põhjalike tehniliste teadmisteta.

Kuidas Flinkiga alustada?

Kui soovid õppida Apache Flinki, on olemas kursused ja õpetused alates põhitõdedest kuni edasijõudnute juurutamiseni tootmiskeskkondades. Sa õpid API-de, aknahalduse, olekuhalduse ja juurutamise kohta erinevatel platvormidel. Nõuetekohane koolitus võimaldab sul arendada reaalseid voogedastus- või partiiprojekte.

Flinki projektil endal on ametlik dokumentatsioon ja aktiivsed kogukonnad, kus saate vastata küsimustele, jagada kogemusi ja olla kursis arengutega.