Czym jest Apache Flink: strumieniowe i wsadowe przetwarzanie danych z przykładami i przypadkami użycia

Informatec Digital » aplikacje » Czym jest Apache Flink: strumieniowe i wsadowe przetwarzanie danych z przykładami i przypadkami użycia

Jeśli pracujesz w świecie Big Data, zaawansowanej analityki lub po prostu interesuje Cię, jak firmy obecnie zarządzają ogromnymi ilościami informacji w czasie niemal rzeczywistym, z pewnością słyszałeś o Apache Flink. To narzędzie rewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje na całym świecie przetwarzają dane, stosując inne podejście niż inne znane technologie, takie jak Spark czy Storm.

W tym artykule szczegółowo wyjaśnię, czym jest Apache Flink, jak działa, jakie ma zalety i wady, przedstawię jego najbardziej reprezentatywne przypadki użycia oraz porównam go z innymi popularnymi rozwiązaniami do przetwarzania danych. Zobaczysz również konkretne przykłady firm, które już korzystają z Flinka i osiągają spektakularne rezultaty.

Czym jest Apache Flink?

Apache Flink to platforma open source i silnik przetwarzania rozproszonego, zaprojektowany głównie do analizy danych w czasie rzeczywistym, zarówno w zbiorach danych ciągłych (strumieniowych), jak i skończonych (wsadowych). Jego główną zaletą jest to, że umożliwia firmom i deweloperom przetwarzanie dużych wolumenów danych – zarówno w czasie rzeczywistym, jak i skumulowanych – z niskim opóźnieniem i wysoką przepustowością , dostosowując się zarówno do potrzeb czystego strumieniowania, jak i przetwarzania wsadowego.

Flink powstał jako spin-off europejskiego uniwersyteckiego projektu badawczego o nazwie Stratosphere („Zarządzanie informacją w chmurze”). W 2014 roku wszedł do Apache Incubator i w tym samym roku został zaakceptowany jako projekt najwyższego poziomu przez Apache Software Foundation. Od tego czasu rozwijał się dzięki wsparciu firm, społeczności i czołowych ekspertów w dziedzinie technologii rozproszonych danych.

Do czego służy Apache Flink?

Podstawową funkcją Apache Flink jest wydajne przetwarzanie danych, zarówno w czasie rzeczywistym, jak i w trybie wsadowym. Jego wszechstronność pozwala mu dostosować się do scenariuszy, w których przetwarzanie ciągłych strumieni danych jest kluczowe, takich jak dane z czujników, transakcje finansowe, logi systemowe, kliknięcia użytkowników lub dowolne źródło danych, które napływa w sposób ciągły i w rosnących ilościach.

Ponadto Flink jest szeroko stosowany do zadań takich jak:

• Analiza złożonych zdarzeń i wzorców w czasie rzeczywistymtakie jak wykrywanie oszustw, spersonalizowane rekomendacje lub analiza akcji.
• Tradycyjne przetwarzanie wsadowe, czyli praca ze skończonymi zbiorami danych w celu generowania raportów, analiz historycznych lub oczyszczania danych.
• Tworzenie potoków danych (ETL), wyodrębnianie, przekształcanie i ładowanie informacji z różnych źródeł do systemów pamięci masowej, baz danych lub silników analitycznych.

Architektura i komponenty Apache Flink

Flink wyróżnia się solidną, skalowalną i elastyczną architekturą. Jego konstrukcja umożliwia wdrożenia zarówno w klastrach lokalnych, jak i w chmurze, a także łatwo integruje się z najpopularniejszymi technologiami w ekosystemie Big Data, takimi jak Apache Kafka, Hadoop, a nawet relacyjnymi i NoSQL bazami danych.

Ogólnie rzecz biorąc, architektura Flink składa się z następujących głównych elementów:

• Klient: To właśnie ona wysyła programy napisane przez użytkownika (Java, Scala, Python, SQL) do Flinka.
• Menedżer zadań: Otrzymuje programy od klienta, dzieli je na zadania, optymalizuje przepływ i zarządza wykonywaniem, statusem i tolerancją błędów.
• Menedżerowie zadań: Są to węzły, w których zadania przypisane przez Menedżera zadań są faktycznie wykonywane. Każdy Menedżer zadań może hostować wiele zadań i zarządzać zasobami w sposób odizolowany i rozproszony.

Ta konstrukcja obsługuje paralelizm na dużą skalę. Dzięki temu możliwe jest przetwarzanie milionów zdarzeń na sekundę , nawet w infrastrukturach składających się z setek lub tysięcy węzłów.

Jak działa Apache Flink?

Typowy przepływ pracy w aplikacji Flink wygląda następująco:

1. Użytkownik tworzy aplikację (lub zapytanie) korzystając z jednego z interfejsów API Flink: Java, Scala, Python lub SQL.
2. Klient przesyła kod do Menedżera zadań w klastrze Flink.
3. Menedżer zadań konwertuje kod na graf operatorów, optymalizuje jego wykonanie i dzieli na zadania.
4. Zadania te są rozdzielone pomiędzy różne Menedżery zadań, które przetwarzają dane w miarę ich napływania, współpracując z niezbędnymi źródłami i miejscami docelowymi danych (Kafka, HDFS, bazy danych, systemy plików itp.)
5. Flink zarządza również tolerancją błędów, odtwarzaniem stanu, punktami kontrolnymi, zarządzaniem migawkami i precyzyjną synchronizacją przetwarzania.

Flink umożliwia pracę zarówno z nieograniczoną liczbą strumieni (czyste strumieniowanie), jak i skończonymi zbiorami danych (przetwarzanie wsadowe), a także umożliwia ujednolicone uruchamianie obu trybów. Co więcej, intuicyjne interfejsy API ułatwiają zwinne programowanie, umożliwiając wszystko – od prostych transformacji po złożoną analizę zdarzeń w oknach czasowych, uczenie maszynowe i przetwarzanie grafów.

Najważniejsze informacje o Apache Flink

Flink zawiera szereg innowacji i funkcjonalności, które wyraźnie odróżniają go od innych podobnych frameworków:

• Niskie opóźnienie i wysoka przepustowość: Może dostarczać wyniki w ciągu milisekund dzięki przetwarzaniu milionów zdarzeń na sekundę.
• Spójność i tolerancja błędów: Dzięki rozproszonym migawkom i zaawansowanemu zarządzaniu stanem gwarantuje dokładność przetwarzania raz za razem, nawet w przypadku awarii lub błędów węzła.
• Elastyczne zarządzanie oknami: Oferuje niezwykle wszechstronny system okien strumieniowych umożliwiający analizę danych pogrupowanych według czasu, zdarzeń lub niestandardowych warunków.
• Przetwarzanie zdarzeń nieuporządkowanych: Można obsługiwać źródła danych, w których zdarzenia przychodzą w niewłaściwej kolejności, stosując znaki wodne i logikę zmiany kolejności.
• Wielojęzyczne i zaawansowane interfejsy API: Umożliwia programowanie w językach Java, Scala i Python, przy użyciu zarówno interfejsów API niskiego poziomu (DataStream API, ProcessFunction API), jak i wysokiego poziomu (Table API, Streaming SQL).
• Integracja z ekosystemem Big Data: Posiada natywne złącza dla takich systemów jak Kafka, HDFS, Cassandra, ElasticSearch, JDBC, DynamoDB i innych.

Porównanie Flink z innymi technologiami: Spark, Storm i Kafka Streams

Apache Flink, choć dzieli platformę z frameworkami takimi jak Spark czy Storm, charakteryzuje się odrębnym podejściem i możliwościami technicznymi. Przyjrzyjmy się kilku kluczowym różnicom:

• Burza Apaczów: Był pionierem czystego przetwarzania w czasie rzeczywistym, ale brakuje mu niektórych zaawansowanych funkcji zarządzania stanem i odporności na błędy oferowanych przez Flink. Storm jest doskonały w przesyłaniu strumieniowym, ale jego rozwój i łatwość użytkowania są obecnie mniej zaawansowane.
• ApacheSpark: Chociaż obsługuje strumieniowanie, robi to za pomocą mikro-partii, przetwarzając dane w małych porcjach. Wprowadza to pewne opóźnienie i ogranicza natychmiastowość w porównaniu do czystego strumieniowania Flink, które przetwarza każde zdarzenie indywidualnie, gdy tylko nadejdzie.
• Strumienie Kafki: To biblioteka przetwarzania strumieniowego zintegrowana z Kafką, doskonała do prostych przypadków użycia, w których źródłem i miejscem docelowym danych jest Kafka. Jednak brakuje jej niezależności, zaawansowanego zarządzania stanem i skalowalności Flink w przypadku bardziej złożonych lub wieloźródłowych przypadków użycia.

Flink wyróżnia się jako platforma, która łączy przetwarzanie wsadowe i przesyłanie strumieniowe w jednym środowisku, oferując wydajne i skalowalne wykonywanie zadań.

Zalety korzystania z Apache Flink

• Przetwarzanie w pamięci i iteracyjne: Jego konstrukcja umożliwia natywne iteracje i przetwarzanie w pamięci, przyspieszając algorytmy uczenia maszynowego i złożoną analitykę.
• Stan spójny i odzyskiwalny: Dzięki punktom kontrolnym i punktom zapisu masz pewność, że dane nigdy nie zostaną utracone, a w razie awarii możesz przywrócić aplikacje do ich pierwotnego stanu.
• Ekstremalna skalowalność: Konfigurowalny paralelizm i rozproszone wykonywanie ułatwiają skalowanie z kilku do tysięcy węzłów przy jednoczesnym zachowaniu wydajności.
• Zaawansowana obsługa okien czasowych i wzorców: Umożliwia wykrywanie złożonych wzorców, analizę w przesuwających się oknach, wirujących oknach, według użytkownika itd., zapewniając dużą elastyczność w przypadku wielu przypadków biznesowych.
• Integracja z popularnymi językami i narzędziami: Od Javy i Scali po Pythona, SQL i frameworki innych firm – Flink jest dostępny dla zespołów o zróżnicowanym wykształceniu technicznym.

Podobne artykuły:

Czym jest magazynowanie danych: 7 powodów, dla których rewolucjonizuje zarządzanie danymi

Wady i wyzwania Apache Flink

Pomimo swoich zalet, Flink wymaga pewnego poziomu wiedzy technicznej do prawidłowego wdrożenia, obsługi i optymalizacji . Do najczęstszych trudności i wyzwań należą:

• Złożoność architektoniczna: Trudności z nauką mogą być duże, zwłaszcza w przypadku takich tematów jak zarządzanie stanem, niestandardowe znaki wodne czy ewolucja typów danych.
• Zarządzanie klastrami i zasobami: Konieczne jest zrozumienie konfiguracji sprzętowej, dostrajania parametrów pod kątem wydajności i rozwiązywania typowych problemów, takich jak problemy z ciśnieniem wstecznym, wolne zadania i błędy pamięci.
• Eksploatacja i monitorowanie: Zarządzanie platformą i usuwanie błędów może wymagać zaangażowania wyspecjalizowanych zespołów, zwłaszcza w dużych organizacjach o złożonej topologii.

Pomimo tych trudności, pojawienie się zarządzanych usług w chmurze firmy Flink demokratyzuje dostęp i upraszcza wdrażanie , umożliwiając większej liczbie firm korzystanie z ich zalet bez konieczności zatrudniania pełnoetatowych ekspertów.

Przypadki użycia Apache Flink i przykłady z życia wzięte

Liczne wiodące firmy z tak zróżnicowanych sektorów, jak cyberbezpieczeństwo, IoT, telekomunikacja, oprogramowanie, sport i e-commerce, już wykorzystują platformę Flink do transformacji zarządzania danymi. Poniżej przedstawiamy kilka praktycznych przykładów korzyści płynących z jej możliwości:

NortonLifeLock

NortonLifeLock, międzynarodowa firma zajmująca się bezpieczeństwem cybernetycznym, wykorzystuje Flink do wdrażania agregacji w czasie rzeczywistym na poziomie użytkownika i urządzenia , co pozwala jej niezawodnie i skutecznie kontrolować dostęp do swoich usług VPN.

Samsung Smart Co

W obliczu problemów z wydajnością i kosztami przetwarzania danych na platformie inteligentnego domu firma SmartThings zdecydowała się na migrację z Apache Spark do Flink , co pozwoliło na uproszczenie architektury, ulepszenie reakcji na zdarzenia i obniżenie kosztów operacyjnych, a jednocześnie zarządzanie obciążeniami w czasie rzeczywistym.

Grupa BT

Ten brytyjski gigant telekomunikacyjny wykorzystuje Flink do monitorowania jakości usług, takich jak rozmowy głosowe HD, w czasie rzeczywistym , gromadząc, przetwarzając i wizualizując dane w celu przewidywania incydentów.

Autodesk

Autodesk, lider w dziedzinie oprogramowania do projektowania, korzysta z rozwiązania Flink, aby eliminować silosy informacyjne i przyspieszać wykrywanie i rozwiązywanie problemów, z czego korzystają miliony użytkowników , bez gwałtownego wzrostu kosztów.

NHL (Narodowa Liga Hokeja)

NHL korzysta z Flinka, aby przewidywać zwycięzców meczów w czasie rzeczywistym na podstawie danych z czujników, rozwiązując złożone problemy w ciągu milisekund i kładąc podwaliny pod nowe modele predykcyjne w sporcie zawodowym.

Poshmark.

W sektorze e-commerce firma Poshmark dzięki Flink przeprojektowała swój system personalizacji przesyłania strumieniowego , pokonując ograniczenia przetwarzania wsadowego i zwiększając zadowolenie klientów.

Dlaczego i kiedy warto wybrać Apache Flink?

Flink to nie do pobicia wybór, jeśli potrzebujesz przetwarzania w czasie rzeczywistym, analityki o niskim opóźnieniu, elastycznej integracji z wieloma źródłami lub chcesz uniknąć złożonych architektur mikro-partii. Jest szczególnie przydatny, gdy:

• Potrzebujesz ujednoliconego systemu do przetwarzania wsadowego i strumieniowego, który pozwoli uniknąć duplikacji infrastruktury.
• Potrzebujesz złożonego wykrywania lub analizy wzorców w niestandardowych oknach.
• Będziesz przetwarzać nieuporządkowane dane, w tym zdarzenia, które mogą pojawiać się w nieuporządkowanej kolejności czasowej.
• Wymaga wysokiej odporności na błędy i precyzji w zarządzaniu stanem.

Obecnie jego wdrażanie ułatwiają zasoby, samouczki i usługi zarządzane, dzięki czemu większa liczba firm może korzystać z jego zalet bez konieczności posiadania dogłębnej wiedzy technicznej.

Jak zacząć korzystać z serwisu Flink?

Jeśli chcesz nauczyć się Apache Flink, dostępne są kursy i samouczki od podstaw do zaawansowanej implementacji w środowiskach produkcyjnych. Dowiesz się o interfejsach API, zarządzaniu oknami, zarządzaniu stanem i wdrażaniu na różnych platformach. Odpowiednie szkolenie pozwoli Ci rozwijać rzeczywiste projekty strumieniowe lub wsadowe.

Sam projekt Flink posiada oficjalną dokumentację i aktywne społeczności, w których można odpowiadać na pytania, dzielić się doświadczeniami i być na bieżąco z postępami prac.