Što je Apache Flink: Streaming i skupna obrada podataka s primjerima i slučajevima upotrebe

Informatec Digital » aplikacije » Što je Apache Flink: Streaming i skupna obrada podataka s primjerima i slučajevima upotrebe

Ako radite u svijetu velikih podataka, napredne analitike ili vas jednostavno zanima kako tvrtke danas upravljaju ogromnim količinama informacija u gotovo stvarnom vremenu, sigurno ste čuli za Apache Flink. Ovaj alat revolucionira način na koji organizacije diljem svijeta obrađuju podatke, s drugačijim pristupom od drugih poznatih tehnologija poput Sparka ili Storma.

U ovom članku detaljno objašnjavam što je Apache Flink, kako funkcionira, koje su mu prednosti i nedostaci, štoNjegovi najreprezentativniji slučajevi upotrebe i usporedba s drugim popularnim rješenjima za obradu podataka. Također ćete vidjeti konkretne primjere tvrtki koje već koriste Flink kako bi postigle impresivne rezultate.

Što je Apache Flink?

Apache Flink je framework otvorenog koda i distribuirani procesorski mehanizam prvenstveno dizajniran za analizu podataka u stvarnom vremenu na kontinuiranim tokovima i konačnim skupovima podataka. Njegova glavna snaga je što omogućuje tvrtkama i programerima obradu velikih količina podataka - bilo da se radi o informacijama koje dolaze u stvarnom vremenu ili su akumulirane - s... niska latencija y visoke performanse, prilagođavajući se i potrebama čistog strujanja i potrebama skupne obrade.

Flink je nastao kao spin-off europskog sveučilišnog istraživačkog projekta pod nazivom Stratosphere („Upravljanje informacijama u oblaku“). Godine 2014. ušao je u Apache inkubator i iste godine prihvaćen je kao vrhunski projekt od strane Apache Software Foundation. Od tada se razvijao uz podršku tvrtki, zajednica i vodećih stručnjaka za tehnologije distribuiranih podataka.

Za što se koristi Apache Flink?

Glavna funkcija Apache Flinka je učinkovita obrada podataka, kako u stvarnom vremenu tako i u batch načinu rada. Njegova svestranost omogućuje mu prilagodbu scenarijima u kojima je ključno obrađivati ​​kontinuirane tokove podataka, kao što su informacije senzora, financijske transakcije, sistemski zapisnici, klikovi korisnika ili bilo koji izvor podataka koji kontinuirano i sve češće pristiže.

Osim toga, Flink se široko koristi za zadatke kao što su:

• Analiza složenih događaja i obrazaca u stvarnom vremenu, kao što su otkrivanje prijevara, personalizirane preporuke ili analiza dionica.
• Tradicionalna serijska obrada, odnosno rad s konačnim skupovima podataka za generiranje izvješća, povijesnu analizu ili čišćenje podataka.
• Izgradnja podatkovnih cjevovoda (ETL), izdvajanje, transformiranje i učitavanje informacija iz različitih izvora u sustave za pohranu, baze podataka ili analitičke mehanizme.

Arhitektura i komponente Apache Flinka

Flink se ističe svojom robusnom, skalabilnom i fleksibilnom arhitekturom. Njegov dizajn omogućuje implementaciju i u lokalnim i u oblačnim klasterima, te se lako integrira s najčešće korištenim tehnologijama u ekosustavu velikih podataka, kao što su Apache Kafka, Hadoop, pa čak i relacijskim i NoSQL bazama podataka.

Općenito govoreći, Flinkova arhitektura sastoji se od sljedećih glavnih elemenata:

• Klijent: To je onaj koji šalje programe koje je napisao korisnik (Java, Scala, Python, SQL) Flinku.
• Voditelj posla: Prima programe od klijenta, rastavlja ih na zadatke, optimizira tijek te upravlja izvršenjem, statusom i tolerancijom grešaka.
• Upravitelji zadataka: To su čvorovi gdje se zapravo izvršavaju zadaci koje je dodijelio Upravitelj zadataka. Svaki Upravitelj zadataka može hostirati mnoge zadatke i upravljati resursima na izoliran i distribuiran način.

Ovaj dizajn podržava paralelizam velikih razmjera. Stoga je moguće obrađivati ​​milijune događaja u sekundi, čak i u infrastrukturama sastavljenim od stotina ili tisuća čvorova.

Kako funkcionira Apache Flink?

Tipičan tijek rada u Flinku je sljedeći:

1. Korisnik razvija aplikaciju (ili upit) koristeći jedan od Flink API-ja: Java, Scala, Python ili SQL.
2. Klijent šalje kod Upravitelju zadataka u Flink klasteru.
3. Upravitelj zadataka pretvara kod u graf operatora, optimizira njegovo izvršavanje i dijeli ga na zadatke.
4. Ti su zadaci raspoređeni među različitim Upraviteljima zadataka, koji obrađuju podatke kako pristižu, komunicirajući s potrebnim izvorima podataka i odredištima (Kafka, HDFS, baze podataka, datotečni sustavi itd.)
5. Flink također upravlja tolerancijom grešaka, oporavkom stanja, kontrolnim točkama, upravljanjem snimkama i preciznom sinkronizacijom obrade.

Flink podržava i neograničene streamove (čisti streaming) i konačne skupove podataka (serijski prijenos) te može pokretati oba načina rada na jedinstven način. Osim toga, njegovi intuitivni API-ji olakšavaju agilni razvoj, omogućujući sve od jednostavnih transformacija do složene analize događaja u vremenskim prozorima, strojnog učenja i obrade grafova.

Najvažnije od Apache Flinka

Flink uključuje niz inovacija i funkcionalnosti koje ga jasno razlikuju od drugih sličnih okvira:

• Niska latencija i visoka propusnost: Može dati rezultate u milisekundama obrađujući milijune događaja u sekundi.
• Konzistentnost i tolerancija grešaka: Putem distribuiranih snimaka i naprednog upravljanja stanjem, osigurava točnost obrade točno jednom čak i u slučaju kvarova ili pogrešaka čvorova.
• Fleksibilno upravljanje prozorima: Nudi vrlo svestran sustav prozora za streaming za analizu podataka grupiranih po vremenu, događajima ili prilagođenim uvjetima.
• Obrada neuređenih događaja: Izvore podataka s događajima koji dolaze izvan redoslijeda možete obraditi pomoću vodenih žigova i logike promjene redoslijeda.
• Višejezični i visokorazinski API-ji: Omogućuje razvoj u Javi, Scali i Pythonu, s API-jima niske razine (DataStream API, ProcessFunction API) i API-jima visoke razine (Table API, Streaming SQL).
• Integracija s ekosustavom velikih podataka: Ima izvorne konektore za Kafka, HDFS, Cassandra, ElasticSearch, JDBC, DynamoDB, između ostalih.

Usporedba Flinka s drugim tehnologijama: Spark, Storm i Kafka Streams

Apache Flink, iako dijeli temelje s frameworkovima poput Sparka ili Storma, ima fokus i tehničke mogućnosti koje ga razlikuju. Pogledajmo neke ključne razlike:

• Apache Storm: Bio je pionir u čistoj obradi u stvarnom vremenu, ali nedostaju neke napredne mogućnosti upravljanja stanjem i tolerancije grešaka koje nudi Flink. Storm se ističe u streamingu, ali njegov razvoj i jednostavnost korištenja danas su manje napredni.
• ApacheSpark: Iako podržava streaming, to čini korištenjem mikro-pakiranja, obrađujući podatke u malim dijelovima. To uvodi određenu latenciju i ograničava neposrednost u usporedbi s Flinkovim čistim streamingom, koji obrađuje svaki događaj pojedinačno čim stigne.
• Kafkini streamovi: To je biblioteka za obradu streama integrirana s Kafkom, izvrsna za jednostavne slučajeve upotrebe gdje su izvor i odredište podataka Kafka. Međutim, nedostaje joj neovisnost, napredno upravljanje stanjem i skalabilnost Flinka za složenije ili slučajeve upotrebe s više izvora.

Flink se ističe kao platforma koja Ujedinjuje batch i streaming obradu u jednom okruženju, nudeći učinkovito i skalabilno izvršavanje.

Prednosti korištenja Apache Flinka

• Obrada u memoriji i iterativna obrada: Njegov dizajn omogućuje izvorne iteracije i obradu u memoriji, ubrzavajući algoritme strojnog učenja i složenu analitiku.
• Konzistentno i oporavljivo stanje: Pomoću kontrolnih točaka i točaka spremanja osigurava se da se podaci nikada ne izgube i omogućuje vraćanje aplikacija u prvobitno stanje u slučaju kvara.
• Ekstremna skalabilnost: Konfigurabilni paralelizam i distribuirano izvršavanje olakšavaju skaliranje od nekoliko čvorova do tisuća uz održavanje performansi.
• Napredna podrška za vremenski prozor i uzorke: Omogućuje otkrivanje složenih uzoraka, analizu u kliznim prozorima, prevrtanje, po korisniku itd., pružajući veliku fleksibilnost za razne poslovne slučajeve.
• Integracija s uobičajenim jezicima i alatima: Od Jave i Scale do Pythona, SQL-a i frameworka trećih strana, Flink je dostupan timovima s različitim tehničkim iskustvom.

Povezani članak:

Što je skladištenje podataka: 7 razloga za revoluciju u upravljanju podacima

Nedostaci i izazovi Apache Flinka

Unatoč svojim prednostima, Flink zahtijeva određenu razinu tehničkog znanja za ispravnu implementaciju, rad i optimizaciju.Neke od najčešćih poteškoća i izazova su:

• Arhitektonska složenost: Krivulja učenja može biti strma, posebno za teme poput upravljanja stanjem, prilagođenih vodenih žigova ili evolucije tipova podataka.
• Upravljanje klasterima i resursima: Potrebno je razumjeti konfiguraciju hardvera, podešavanje parametara za performanse i rješavanje uobičajenih problema poput povratnog tlaka, sporih poslova ili pogrešaka memorije.
• Rad i nadzor: Upravljanje platformom i otklanjanje pogrešaka može zahtijevati specijalizirane timove, posebno u velikim organizacijama sa složenim topologijama.

Unatoč tim teškoćama, Pojava Flinkovih upravljanih usluga u oblaku demokratizira pristup i pojednostavljuje implementaciju., što omogućuje većem broju tvrtki da iskoriste njegove prednosti bez potrebe za posvećenim stručnjacima s punim radnim vremenom.

Primjeri korištenja Apache Flinka i stvarni primjeri

Brojne vodeće tvrtke u sektorima raznolikim poput kibernetičke sigurnosti, interneta stvari, telekomunikacija, softvera, sporta i e-trgovine već koriste Flink za transformaciju upravljanja podacima. Evo nekoliko praktičnih primjera kako oni imaju koristi od njegovih mogućnosti:

NortonLifeLock

NortonLifeLock, multinacionalna tvrtka za kibernetičku sigurnost, koristi Flink za implementirati agregacije u stvarnom vremenu na razini korisnika i uređaja, što vam omogućuje pouzdanu i učinkovitu kontrolu pristupa vašim VPN uslugama.

Samsung Smart Stvari

Suočavanje s problemima performansi i troškova pri obradi podataka s vaše platforme pametnog doma, SmartThings je migrirao s Apache Sparka na Flink, pojednostavljujući arhitekturu, poboljšavajući odziv na događaje i smanjujući operativne troškove, a sve to uz upravljanje opterećenjima u stvarnom vremenu.

BT grupa

Ovaj telekomunikacijski div u Ujedinjenom Kraljevstvu koristi Flink za praćenje kvalitete usluga poput HD glasovnih poziva u stvarnom vremenu, unos, obrada i vizualizacija podataka radi predviđanja incidenata.

Autodesk

Autodesk, lider u softveru za dizajn, oslanja se na Flink kako bi uklonio informacijske silose i ubrzao otkrivanje i rješavanje problema za svoje milijune korisnika., sve bez povećanja troškova.

NHL (Nacionalna hokejaška liga)

NHL koristi Flink za predviđanje pobjednika utakmica u stvarnom vremenu. Korištenje podataka senzora, rješavanje složenih problema u milisekundama i postavljanje temelja za nove prediktivne modele u profesionalnom sportu.

Poshmark

U sektoru e-trgovine, Poshmark je obnovio svoj sustav prilagodbe streaminga zahvaljujući Flinku., prevladavajući ograničenja skupne obrade i poboljšavajući zadovoljstvo kupaca.

Zašto i kada odabrati Apache Flink?

Flink je nenadmašan izbor ako vam je potrebna obrada u stvarnom vremenu, analitika s niskom latencijom, fleksibilna integracija s više izvora ili želite izbjeći složene arhitekture mikro-sérijskog generiranja. Posebno je koristan kada:

• Trebate jedinstveni sustav za batch i streaming, izbjegavajući dupliciranje infrastrukture.
• Potrebno vam je otkrivanje ili analiza složenih uzoraka u prilagođenim prozorima.
• Obrađivat ćete neuređene podatke, s događajima koji mogu doći izvan vremenskog redoslijeda.
• Zahtijeva visoku toleranciju na greške i preciznost u upravljanju stanjem.

Danas resursi, tutorijali i upravljane usluge olakšavaju njegovo usvajanje, omogućujući većem broju tvrtki da iskoriste njegove prednosti bez dubinskog tehničkog znanja.

Kako započeti s Flinkom?

Ako želite naučiti koristiti Apache Flink, dostupni su tečajevi i tutorijali, od osnova do napredne implementacije u produkcijskim okruženjima. Naučit ćete o API-jima, upravljanju prozorima, upravljanju stanjem i implementaciji na različite platforme. Pravilna obuka omogućit će vam razvoj stvarnih streaming ili batch projekata.

Sam projekt Flink ima službenu dokumentaciju i aktivne zajednice u kojima možete odgovarati na pitanja, dijeliti iskustva i biti u tijeku s razvojem događaja.