Ce este Apache Flink: Streaming și procesare de date în loturi cu exemple și cazuri de utilizare

Informatec Digital » aplicatii » Ce este Apache Flink: Streaming și procesare de date în loturi cu exemple și cazuri de utilizare

Dacă lucrezi în lumea Big Data, a analizelor avansate sau pur și simplu ești interesat de modul în care companiile gestionează astăzi cantități uriașe de informații aproape în timp real, cu siguranță ai auzit de Apache Flink. Acest instrument revoluționează modul în care organizațiile din întreaga lume procesează datele, cu o abordare diferită față de alte tehnologii cunoscute precum Spark sau Storm.

În acest articol explic în detaliu ce este Apache Flink, cum funcționează, care sunt avantajele și dezavantajele sale, ce...Cele mai reprezentative cazuri de utilizare și cum se compară cu alte soluții populare de procesare a datelor. Veți vedea, de asemenea, exemple concrete de companii care utilizează deja Flink pentru a obține rezultate impresionante.

Ce este Apache Flink?

Apache Flink este un framework open-source și un motor de procesare distribuit, conceput în principal pentru analiza datelor în timp real pe fluxuri continue și seturi finite de date. Principalul său punct forte este că permite companiilor și dezvoltatorilor să proceseze volume mari de date - fie că sunt informații care vin în timp real sau acumulate - cu o latenta scazuta y de înaltă performanță, adaptându-se atât nevoilor de streaming pur, cât și celor de procesare în loturi.

Flink a apărut ca un spin-off al unui proiect de cercetare universitar european numit Stratosphere („Information Management on the Cloud”). În 2014, a intrat în Incubatorul Apache și, în același an, a fost acceptat ca proiect de nivel înalt de către Apache Software Foundation. De atunci, a evoluat cu sprijinul companiilor, comunităților și experților de top în tehnologii de date distribuite.

La ce se folosește Apache Flink?

Funcția principală a Apache Flink este procesarea eficientă a datelor, atât în ​​timp real, cât și în mod batch. Versatilitatea sa îi permite să se adapteze la scenarii în care este crucial să se proceseze fluxuri continue de date, cum ar fi informații de la senzori, tranzacții financiare, jurnale de sistem, clicuri ale utilizatorilor sau orice sursă de date care sosește continuu și din ce în ce mai mult.

În plus, Flink este utilizat pe scară largă pentru sarcini precum:

• Analiza în timp real a evenimentelor și modelelor complexe, cum ar fi detectarea fraudelor, recomandări personalizate sau analiza acțiunilor.
• Prelucrarea tradițională în loturi, adică lucrul cu seturi finite de date pentru a genera rapoarte, analize istorice sau curățarea datelor.
• Construirea de conducte de date (ETL), extragerea, transformarea și încărcarea informațiilor din diferite surse în sisteme de stocare, baze de date sau motoare analitice.

Arhitectura și componentele Apache Flink

Flink se remarcă prin arhitectura sa robustă, scalabilă și flexibilă. Designul său permite implementări atât în ​​clustere locale, cât și în cloud și se integrează ușor cu cele mai utilizate tehnologii din ecosistemul Big Data, cum ar fi Apache Kafka, Hadoop și chiar baze de date relaționale și NoSQL.

În termeni generali, arhitectura Flink constă din următoarele elemente principale:

• Client: Este cel care trimite programele scrise de utilizator (Java, Scala, Python, SQL) către Flink.
• Manager de locuri de muncă: Primește programe de la client, le împarte în sarcini, optimizează fluxul și gestionează execuția, starea și toleranța la erori.
• Manageri de activități: Acestea sunt nodurile unde sunt executate efectiv sarcinile atribuite de Managerul de activități. Fiecare Manager de activități poate găzdui mai multe sarcini și gestiona resursele într-un mod izolat și distribuit.

Acest design permite paralelismul la scară largă. Astfel, este posibil să procesează milioane de evenimente pe secundă, chiar și în infrastructuri compuse din sute sau mii de noduri.

Cum funcționează Apache Flink?

Fluxul de lucru tipic în Flink este următorul:

1. Utilizatorul dezvoltă o aplicație (sau o interogare) folosind una dintre API-urile Flink: Java, Scala, Python sau SQL.
2. Clientul trimite codul către un Manager de Lucrări dintr-un cluster Flink.
3. Managerul de joburi convertește codul într-un grafic de operatori, îi optimizează execuția și îl împarte în sarcini.
4. Aceste sarcini sunt distribuite între diferiții manageri de activități, care procesează datele pe măsură ce sosesc, interacționând cu sursele și destinațiile de date necesare (Kafka, HDFS, baze de date, sisteme de fișiere etc.)
5. Flink gestionează, de asemenea, toleranța la erori, recuperarea stării, punctele de control, gestionarea instantaneelor ​​și sincronizarea precisă a procesării.

Flink acceptă atât fluxuri nelimitate (streaming pur), cât și seturi finite de date (batch) și poate rula ambele moduri într-un mod unificat. În plus, API-urile sale intuitive facilitează dezvoltarea agilă, permițând totul, de la transformări simple la analiza complexă a evenimentelor în ferestre de timp, învățare automată și procesare grafică.

Apache Flink - Repere importante

Flink încorporează o serie de inovații și funcționalități care îl diferențiază clar de alte framework-uri similare:

• Latență redusă și randament ridicat: Poate oferi rezultate în milisecunde prin procesarea a milioane de evenimente pe secundă.
• Consistență și toleranță la erori: Prin instantanee distribuite și gestionare avansată a stării, asigură acuratețea procesării exact-once chiar și în cazul defecțiunilor sau erorilor nodurilor.
• Gestionare flexibilă a ferestrelor: Oferă un sistem de ferestre de streaming extrem de versatil pentru analizarea datelor grupate după timp, evenimente sau condiții personalizate.
• Procesarea evenimentelor neordonate: Puteți gestiona surse de date cu evenimente care sosesc în afara ordinii, utilizând filigrane și logică de reordonare.
• API-uri multilingve și de nivel înalt: Permite dezvoltarea în Java, Scala și Python, atât cu API-uri de nivel scăzut (DataStream API, ProcessFunction API), cât și cu API-uri de nivel înalt (Table API, Streaming SQL).
• Integrare cu ecosistemul Big Data: Are conectori nativi pentru Kafka, HDFS, Cassandra, ElasticSearch, JDBC, DynamoDB, printre altele.

Comparație între Flink și alte tehnologii: Spark, Storm și Kafka Streams

Apache Flink, deși împarte terenul cu framework-uri precum Spark sau Storm, are o concentrare și capabilități tehnice care îl disting. Să analizăm câteva diferențe cheie:

• Apache Storm: A fost pionier în procesarea pură în timp real, dar îi lipsesc unele dintre capacitățile avansate de gestionare a stării și toleranță la erori oferite de Flink. Storm excelează la streaming, dar dezvoltarea și ușurința în utilizare sunt mai puțin avansate astăzi.
• ApacheSpark: Deși acceptă streaming, o face folosind micro-batching, procesând datele în bucăți mici. Acest lucru introduce o oarecare latență și limitează imediatitatea în comparație cu streamingul pur al Flink, care procesează fiecare eveniment individual pe măsură ce sosește.
• Fluxuri Kafka: Este o bibliotecă de procesare a fluxurilor integrată cu Kafka, excelentă pentru cazuri de utilizare simple în care sursa și destinația datelor sunt Kafka. Cu toate acestea, îi lipsesc independența, gestionarea avansată a stării și scalabilitatea Flink pentru cazuri de utilizare mai complexe sau cu surse multiple.

Flink se remarcă prin faptul că este o platformă care Unifică procesarea în lot și în flux continuu într-un singur mediu, oferind o execuție eficientă și scalabilă.

Avantajele utilizării Apache Flink

• Procesare în memorie și iterativă: Designul său permite iterații native și procesare în memorie, accelerând algoritmii de învățare automată și analizele complexe.
• Stare consistentă și recuperabilă: Cu puncte de control și puncte de salvare, asigură că datele nu se pierd niciodată și permite restaurarea aplicațiilor la starea lor în cazul unei defecțiuni.
• Scalabilitate extremă: Paralelismul configurabil și execuția distribuită facilitează scalarea de la câteva noduri la mii, menținând în același timp performanța.
• Suport avansat pentru ferestre de timp și modele: Permite detectarea modelelor complexe, analiza în ferestre glisante, prin rostogolire, de către utilizator etc., oferind o mare flexibilitate pentru o varietate de cazuri de afaceri.
• Integrare cu limbaje și instrumente comune: De la Java și Scala la Python, SQL și framework-uri terțe, Flink este accesibil echipelor cu diverse cunoștințe tehnice.

Articol asociat:

Ce este depozitarea datelor: 7 motive pentru care revoluționează gestionarea datelor

Dezavantaje și provocări ale Apache Flink

În ciuda avantajelor sale, Flink necesită un anumit nivel de cunoștințe tehnice pentru implementarea, operarea și optimizarea corectă a acestuia.Unele dintre cele mai frecvente dificultăți și provocări sunt:

• Complexitate arhitecturală: Curba de învățare poate fi abruptă, în special pentru subiecte precum gestionarea stărilor, filigranele personalizate sau evoluția tipurilor de date.
• Gestionarea clusterelor și a resurselor: Este necesar să înțelegeți configurația hardware, reglarea parametrilor pentru performanță și depanarea problemelor comune, cum ar fi contrapresiunea, joburile lente sau erorile de memorie.
• Operare și monitorizare: Gestionarea platformei și depanarea erorilor pot necesita echipe specializate, în special în organizațiile mari cu topologii complexe.

În ciuda acestor dificultăți, Apariția serviciilor gestionate Flink în cloud democratizează accesul și simplifică implementarea., permițând mai multor companii să profite de avantajele sale fără a avea nevoie de experți dedicați cu normă întreagă.

Cazuri de utilizare Apache Flink și exemple din lumea reală

Numeroase companii de top din sectoare diverse precum securitatea cibernetică, IoT, telecomunicații, software, sport și comerț electronic utilizează deja Flink pentru a-și transforma gestionarea datelor. Iată câteva exemple practice despre cum beneficiază de capacitățile sale:

NortonLifeLock

NortonLifeLock, o companie multinațională de securitate cibernetică, folosește Flink pentru a implementați agregări în timp real la nivel de utilizator și dispozitiv, permițându-vă să controlați accesul la serviciile VPN în mod fiabil și eficient.

Samsung inteligente Lucrurile

Confruntându-vă cu probleme de performanță și costuri în procesarea datelor de pe platforma dvs. Smart Home, SmartThings a migrat de la Apache Spark la Flink, simplificând arhitectura, îmbunătățind răspunsul la evenimente și reducând costurile de operare, toate acestea gestionând în același timp sarcinile în timp real.

Grupul BT

Acest gigant al telecomunicațiilor din Regatul Unit folosește Flink pentru a monitoriza calitatea serviciilor precum apelurile vocale HD în timp real, ingerarea, procesarea și vizualizarea datelor pentru a anticipa incidentele.

Autodesk

Autodesk, lider în software-ul de proiectare, se bazează pe Flink pentru a elimina silozurile de informații și a accelera detectarea și rezolvarea problemelor pentru milioanele sale de utilizatori., toate fără a crește costurile.

NHL (Liga Națională de Hochei)

NHL folosește Flink pentru a prezice câștigătorii meciurilor în timp real. Folosind datele senzorilor, rezolvând probleme complexe în milisecunde și punând bazele unor noi modele predictive în sporturile profesioniste.

Poshmark

În sectorul comerțului electronic, Poshmark și-a modernizat sistemul de personalizare a streamingului datorită Flink., depășind limitele procesării în loturi și îmbunătățind satisfacția clienților.

De ce și când să alegeți Apache Flink?

Flink este o alegere imbatabilă dacă aveți nevoie de procesare în timp real, analize cu latență redusă, integrare flexibilă cu surse multiple sau doriți să evitați arhitecturile complexe de micro-batching. Este util în special atunci când:

• Aveți nevoie de un sistem unificat pentru procesare în loturi și streaming, evitând duplicarea infrastructurii.
• Aveți nevoie de detectarea sau analiza complexelor de modele în ferestrele personalizate.
• Vei procesa date dezordonate, cu evenimente care pot apărea în afara ordinii temporale.
• Necesită toleranță ridicată la erori și precizie în gestionarea stărilor.

Astăzi, resursele, tutorialele și serviciile gestionate facilitează adoptarea sa, permițând mai multor companii să profite de avantajele sale fără cunoștințe tehnice aprofundate.

Cum să începi să folosești Flink?

Dacă vrei să înveți Apache Flink, există cursuri și tutoriale care variază de la noțiuni de bază până la implementare avansată în medii de producție. Vei învăța despre API-uri, gestionarea ferestrelor, gestionarea stării și implementare pe diferite platforme. O instruire adecvată îți va permite să dezvolți proiecte de streaming sau batch în lumea reală.

Proiectul Flink în sine are documentație oficială și comunități active unde puteți răspunde la întrebări, puteți împărtăși experiențe și puteți fi la curent cu evoluțiile.