Wat is Apache Flink: streaming- en batchgegevensverwerking met voorbeelden en use cases

Informatic Digital » toepassingen » Wat is Apache Flink: streaming- en batchgegevensverwerking met voorbeelden en use cases

Als je werkt in de wereld van big data, geavanceerde analyses of gewoon geïnteresseerd bent in hoe bedrijven tegenwoordig enorme hoeveelheden informatie in bijna realtime beheren, dan heb je vast wel eens van Apache Flink gehoord. Deze tool revolutioneert de manier waarop organisaties wereldwijd data verwerken, met een andere aanpak dan andere bekende technologieën zoals Spark of Storm.

In dit artikel leg ik uitgebreid uit wat Apache Flink is, hoe het werkt, wat de voor- en nadelen zijn, watDe meest representatieve use cases en hoe het zich verhoudt tot andere populaire dataverwerkingsoplossingen. U ziet ook concrete voorbeelden van bedrijven die Flink al gebruiken om indrukwekkende resultaten te behalen.

Wat is Apache Flink?

Apache Flink is een open-sourceframework en gedistribueerde verwerkingsengine die primair is ontworpen voor realtime data-analyse van continue stromen en eindige datasets. De belangrijkste kracht ervan is dat het bedrijven en ontwikkelaars in staat stelt grote hoeveelheden data te verwerken - of het nu gaat om informatie die in realtime binnenkomt of verzameld is - met een lage latentie y hoge prestaties, geschikt voor zowel pure streaming als batchverwerking.

Flink ontstond als spin-off van een Europees universitair onderzoeksproject genaamd Stratosphere (“Information Management on the Cloud”). In 2014 werd het opgenomen in de Apache Incubator en datzelfde jaar werd het door de Apache Software Foundation geaccepteerd als een topproject. Sindsdien heeft het zich ontwikkeld met de steun van bedrijven, communities en toonaangevende experts in gedistribueerde datatechnologieën.

Waarvoor wordt Apache Flink gebruikt?

De belangrijkste functie van Apache Flink is efficiënte gegevensverwerking, zowel in realtime als in batchmodus. Dankzij de veelzijdigheid kan het systeem worden aangepast aan scenario's waarbij de verwerking van continue datastromen essentieel is, zoals sensorinformatie, financiële transacties, systeemlogboeken, gebruikersklikken of andere gegevensbronnen die voortdurend en in toenemende mate binnenkomen.

Daarnaast wordt Flink veel gebruikt voor taken zoals:

• Realtime-analyse van complexe gebeurtenissen en patronen, zoals fraudedetectie, gepersonaliseerde aanbevelingen of voorraadanalyses.
• Traditionele batchverwerking, dat wil zeggen het werken met eindige datasets om rapporten te genereren, historische analyses uit te voeren of gegevens op te schonen.
• Het bouwen van datapijplijnen (ETL), het extraheren, transformeren en laden van informatie uit verschillende bronnen in opslagsystemen, databases of analyse-engines.

Apache Flink-architectuur en -componenten

Flink onderscheidt zich door zijn robuuste, schaalbare en flexibele architectuur. Dankzij het ontwerp is implementatie in zowel lokale als cloudclusters mogelijk en kan het eenvoudig worden geïntegreerd met de meestgebruikte technologieën in het Big Data-ecosysteem, zoals Apache Kafka, Hadoop en zelfs relationele en NoSQL-databases.

Algemeen gesproken bestaat de architectuur van Flink uit de volgende hoofdelementen:

• Cliënt: Dit is degene die de door de gebruiker geschreven programma's (Java, Scala, Python, SQL) naar Flink stuurt.
• Taakbeheerder: Het ontvangt programma's van de client, verdeelt ze in taken, optimaliseert de stroom en beheert de uitvoering, status en fouttolerantie.
• Taakbeheerders: Dit zijn de knooppunten waar de taken die door de Taakbeheerder zijn toegewezen, daadwerkelijk worden uitgevoerd. Elke Taakbeheerder kan meerdere taken hosten en resources op een geïsoleerde en gedistribueerde manier beheren.

Dit ontwerp ondersteunt grootschalige parallelliteit. Daardoor is het mogelijk om miljoenen gebeurtenissen per seconde verwerken, zelfs in infrastructuren die uit honderden of duizenden knooppunten bestaan.

Hoe werkt Apache Flink?

De typische workflow in Flink is als volgt:

1. De gebruiker ontwikkelt een applicatie (of query) met behulp van een van de Flink API's: Java, Scala, Python of SQL.
2. De client verzendt de code naar een Job Manager in een Flink-cluster.
3. De Job Manager zet de code om in een grafiek met operatoren, optimaliseert de uitvoering ervan en verdeelt de code in taken.
4. Deze taken worden verdeeld over verschillende Taakbeheerders, die de binnenkomende gegevens verwerken en daarbij communiceren met de benodigde gegevensbronnen en -bestemmingen (Kafka, HDFS, databases, bestandssystemen, enz.).
5. Flink beheert ook fouttolerantie, statusherstel, controlepunten, snapshotbeheer en nauwkeurige verwerkingssynchronisatie.

Flink ondersteunt zowel onbeperkte streams (pure streaming) als eindige datasets (batch) en kan beide modi op uniforme wijze uitvoeren. Bovendien maken de intuïtieve API's een flexibele ontwikkeling mogelijk, waardoor alles mogelijk is, van eenvoudige transformaties tot complexe gebeurtenisanalyse in tijdsvensters, machine learning en grafiekverwerking.

Apache Flink Hoogtepunten

Flink bevat een reeks innovaties en functionaliteiten die het duidelijk onderscheiden van andere vergelijkbare frameworks:

• Lage latentie en hoge doorvoer: Door miljoenen gebeurtenissen per seconde te verwerken, kan het binnen milliseconden resultaten leveren.
• Consistentie en fouttolerantie: Dankzij gedistribueerde snapshots en geavanceerd statusbeheer wordt een exacte, eenmalige verwerkingsnauwkeurigheid gegarandeerd, zelfs in het geval van knooppuntstoringen of fouten.
• Flexibel vensterbeheer: Het biedt een uiterst veelzijdig streaming-venstersysteem voor het analyseren van gegevens gegroepeerd op tijd, gebeurtenissen of aangepaste voorwaarden.
• Verwerken van ongeordende gebeurtenissen: U kunt gegevensbronnen met gebeurtenissen die in de verkeerde volgorde binnenkomen, verwerken met behulp van watermerken en logica voor het opnieuw ordenen.
• Meertalige en hoogwaardige API's: Het maakt ontwikkeling in Java, Scala en Python mogelijk, met zowel low-level API's (DataStream API, ProcessFunction API) als high-level API's (Table API, Streaming SQL).
• Integratie met het Big Data-ecosysteem: Het beschikt over native connectoren voor onder andere Kafka, HDFS, Cassandra, ElasticSearch, JDBC en DynamoDB.

Vergelijking van Flink met andere technologieën: Spark, Storm en Kafka Streams

Apache Flink deelt weliswaar een aantal kenmerken met frameworks als Spark en Storm, maar onderscheidt zich door een focus en technische mogelijkheden. Laten we eens naar enkele belangrijke verschillen kijken:

• Apache-storm: Het was een pionier op het gebied van pure realtimeverwerking, maar mist een aantal van de geavanceerde mogelijkheden voor statusbeheer en fouttolerantie die Flink biedt. Storm blinkt uit in streaming, maar de ontwikkeling en het gebruiksgemak zijn tegenwoordig minder geavanceerd.
• Apache-vonk: Hoewel streaming wordt ondersteund, gebeurt dit via microbatching, waarbij data in kleine stukjes wordt verwerkt. Dit introduceert enige vertraging en beperkt de directheid in vergelijking met Flinks pure streaming, waarbij elke gebeurtenis afzonderlijk wordt verwerkt zodra deze binnenkomt.
• Kafka-stromen: Het is een streamverwerkingsbibliotheek die geïntegreerd is met Kafka, uitstekend voor eenvoudige toepassingen waarbij de gegevensbron en -bestemming Kafka zijn. Het mist echter de onafhankelijkheid, het geavanceerde statusbeheer en de schaalbaarheid van Flink voor complexere toepassingen of toepassingen met meerdere bronnen.

Flink onderscheidt zich doordat het een platform is dat Verenigt batch- en streamingverwerking in één omgeving en biedt efficiënte en schaalbare uitvoering.

Voordelen van het gebruik van Apache Flink

• In-memory en iteratieve verwerking: Het ontwerp maakt native iteraties en in-memory verwerking mogelijk, waardoor machine learning-algoritmen en complexe analyses worden versneld.
• Consistente en herstelbare staat: Dankzij controlepunten en opslagpunten wordt ervoor gezorgd dat gegevens nooit verloren gaan en dat applicaties in geval van een storing naar de oorspronkelijke staat kunnen worden hersteld.
• Extreme schaalbaarheid: Dankzij configureerbaar parallelisme en gedistribueerde uitvoering kunt u eenvoudig opschalen van een paar knooppunten naar duizenden, terwijl de prestaties behouden blijven.
• Geavanceerde ondersteuning voor tijdvensters en patronen: Het maakt het detecteren van complexe patronen, analyse in schuifvensters, tuimelen, per gebruiker, enz. mogelijk, wat een grote flexibiliteit biedt voor uiteenlopende bedrijfsgevallen.
• Integratie met gangbare talen en tools: Van Java en Scala tot Python, SQL en frameworks van derden: Flink is toegankelijk voor teams met uiteenlopende technische achtergronden.

Gerelateerd artikel:

Wat is datawarehousing: 7 redenen waarom het databeheer revolutioneert

Nadelen en uitdagingen van Apache Flink

Ondanks de voordelen, Voor de correcte implementatie, werking en optimalisatie van Flink is een bepaald niveau van technische kennis vereist.Enkele van de meest voorkomende moeilijkheden en uitdagingen zijn:

• Architectonische complexiteit: De leercurve kan steil zijn, vooral bij onderwerpen als statusbeheer, aangepaste watermerken of de evolutie van gegevenstypen.
• Cluster- en resourcebeheer: Het is noodzakelijk om de hardwareconfiguratie te begrijpen, parameters op prestaties af te stemmen en veelvoorkomende problemen zoals tegendruk, trage taken en geheugenfouten op te lossen.
• Bediening en bewaking: Voor het beheren van het platform en het opsporen van fouten zijn soms gespecialiseerde teams nodig, vooral in grote organisaties met complexe topologieën.

Ondanks deze moeilijkheden, De opkomst van Flink-managed services in de cloud democratiseert de toegang en vereenvoudigt de implementatie.waardoor meer bedrijven van de voordelen kunnen profiteren zonder dat ze fulltime experts nodig hebben.

Apache Flink-gebruiksscenario's en praktijkvoorbeelden

Talrijke toonaangevende bedrijven in uiteenlopende sectoren zoals cyberbeveiliging, IoT, telecommunicatie, software, sport en e-commerce maken al gebruik van Flink om hun gegevensbeheer te transformeren. Hier volgen enkele praktische voorbeelden van hoe zij profiteren van de mogelijkheden ervan:

Norton LifeLock

NortonLifeLock, een multinationaal cybersecuritybedrijf, gebruikt Flink om realtime-aggregaties implementeren op gebruikers- en apparaatniveau, waarmee u de toegang tot uw VPN-services op betrouwbare en efficiënte wijze kunt beheren.

Samsung Smart Things

Als u problemen ondervindt met de prestaties en kosten bij de verwerking van gegevens van uw Smart Home-platform, SmartThings is gemigreerd van Apache Spark naar Flinkwaardoor de architectuur wordt vereenvoudigd, de reactie op gebeurtenissen wordt verbeterd en de bedrijfskosten worden verlaagd. Dit alles terwijl de belasting in realtime wordt beheerd.

BT Group

Deze telecommunicatiegigant in het Verenigd Koninkrijk gebruikt Flink om de kwaliteit van diensten zoals HD-spraakoproepen in realtime te bewaken, het opnemen, verwerken en visualiseren van gegevens om incidenten te anticiperen.

Autodesk

Autodesk, een leider in ontwerpsoftware, vertrouwt op Flink om informatiesilo's te elimineren en probleemdetectie en -oplossing voor zijn miljoenen gebruikers te versnellen., en dat allemaal zonder dat de kosten stijgen.

NHL (Nationale Hockey League)

De NHL gebruikt Flink om in real-time winnaars te voorspellen. Met behulp van sensorgegevens complexe problemen in milliseconden oplossen en de basis leggen voor nieuwe voorspellingsmodellen in de professionele sport.

Poshmark

In de e-commerce sector, Poshmark heeft zijn streaming-aanpassingssysteem vernieuwd dankzij Flink.waardoor de beperkingen van batchverwerking worden overwonnen en de klanttevredenheid wordt verbeterd.

Waarom en wanneer moet u voor Apache Flink kiezen?

Flink is een onverslaanbare keuze als u realtimeverwerking, analyses met lage latentie, flexibele integratie met meerdere bronnen nodig hebt of complexe microbatching-architecturen wilt vermijden. Het is vooral nuttig wanneer:

• U hebt één uniform systeem nodig voor batch- en streaming, waarbij u dubbele infrastructuur voorkomt.
• U hebt complexe patroondetectie of -analyse in aangepaste vensters nodig.
• U verwerkt ongeordende gegevens, waarbij gebeurtenissen mogelijk niet in de juiste tijdsvolgorde voorkomen.
• Vereist een hoge fouttolerantie en nauwkeurigheid bij het beheer van de status.

Tegenwoordig vergemakkelijken bronnen, handleidingen en beheerde services de implementatie ervan, waardoor meer bedrijven van de voordelen kunnen profiteren zonder dat ze diepgaande technische kennis nodig hebben.

Hoe begin ik met Flink?

Wil je Apache Flink leren? Er zijn cursussen en tutorials beschikbaar, variërend van de basis tot geavanceerde implementatie in productieomgevingen. Je leert over API's, vensterbeheer, statusbeheer en implementatie op verschillende platforms. Een goede training stelt je in staat om real-world streaming- of batchprojecten te ontwikkelen.

Het Flink-project zelf beschikt over officiële documentatie en actieve communities waar u vragen kunt beantwoorden, ervaringen kunt delen en op de hoogte kunt blijven van de ontwikkelingen.