Kaj je Apache Flink: Pretakanje in paketna obdelava podatkov s primeri in primeri uporabe

Informatec Digital » aplikacije » Kaj je Apache Flink: Pretakanje in paketna obdelava podatkov s primeri in primeri uporabe

Če delate v svetu velikih podatkov, napredne analitike ali vas preprosto zanima, kako podjetja danes upravljajo ogromne količine informacij v skoraj realnem času, ste zagotovo že slišali za Apache Flink. To orodje revolucionarno spreminja način, kako organizacije po vsem svetu obdelujejo podatke, z drugačnim pristopom kot druge znane tehnologije, kot sta Spark ali Storm.

V tem članku bom podrobno razložil, kaj je Apache Flink, kako deluje, kakšne so njegove prednosti in slabosti, kakšni so njegovi najbolj reprezentativni primeri uporabe in kako se primerja z drugimi priljubljenimi rešitvami za obdelavo podatkov. Videli boste tudi konkretne primere podjetij, ki že uporabljajo Flink za doseganje izjemnih rezultatov.

Kaj je Apache Flink?

Apache Flink je odprtokodni okvir in porazdeljeni procesorski mehanizem, zasnovan predvsem za analizo podatkov v realnem času neprekinjenih (pretakanje) in končnih (paketni) naborov podatkov. Njegova glavna prednost je, da podjetjem in razvijalcem omogoča obdelavo velikih količin podatkov – bodisi v realnem času bodisi akumuliranih – z nizko zakasnitvijo in visoko prepustnostjo , s čimer se prilagaja tako potrebam čistega pretakanja kot paketne obdelave.

Flink je nastal kot odcepitev evropskega univerzitetnega raziskovalnega projekta z imenom Stratosphere (»Upravljanje informacij v oblaku«). Leta 2014 je vstopil v inkubator Apache in istega leta ga je fundacija Apache Software Foundation sprejela kot projekt najvišje ravni. Od takrat se je razvijal s podporo podjetij, skupnosti in vodilnih strokovnjakov na področju tehnologij porazdeljenih podatkov.

Za kaj se uporablja Apache Flink?

Primarna funkcija Apache Flinka je učinkovita obdelava podatkov, tako v realnem času kot v paketnem načinu. Njegova vsestranskost mu omogoča, da se prilagodi scenarijem, kjer je obdelava neprekinjenih podatkovnih tokov ključnega pomena, kot so podatki senzorjev, finančne transakcije, sistemski dnevniki, kliki uporabnikov ali kateri koli vir podatkov, ki prihaja neprekinjeno in v naraščajočih količinah.

Poleg tega se Flink pogosto uporablja za naloge, kot so:

• Analiza kompleksnih dogodkov in vzorcev v realnem času, kot so odkrivanje goljufij, prilagojena priporočila ali analiza delnic.
• Tradicionalna paketna obdelava, torej delo s končnimi nabori podatkov za ustvarjanje poročil, zgodovinsko analizo ali čiščenje podatkov.
• Gradnja podatkovnih cevovodov (ETL), pridobivanje, preoblikovanje in nalaganje informacij iz različnih virov v sisteme za shranjevanje, podatkovne baze ali analitične mehanizme.

Arhitektura in komponente Apache Flink

Flink izstopa po svoji robustni, skalabilni in prilagodljivi arhitekturi. Njegova zasnova omogoča uvajanje tako v lokalnih grozdih kot v oblaku ter se enostavno integrira z najbolj razširjenimi tehnologijami v ekosistemu velikih podatkov, kot so Apache Kafka, Hadoop in celo relacijske in NoSQL baze podatkov.

Na splošno je Flinkova arhitektura sestavljena iz naslednjih glavnih elementov:

• Stranka: To je tisti, ki Flinku pošilja programe, ki jih je napisal uporabnik (Java, Scala, Python, SQL).
• Vodja dela: Prejema programe od odjemalca, jih razdeli na naloge, optimizira pretok ter upravlja izvajanje, stanje in toleranco napak.
• Upravitelji opravil: To so vozlišča, kjer se dejansko izvajajo naloge, ki jih dodeli upravitelj opravil. Vsak upravitelj opravil lahko gosti veliko nalog in upravlja vire na izoliran in porazdeljen način.

Ta zasnova podpira vzporednost v velikem obsegu. Tako je mogoče obdelati milijone dogodkov na sekundo , tudi v infrastrukturah, sestavljenih iz več sto ali tisoč vozlišč.

Kako deluje Apache Flink?

Tipičen potek dela v Flinku je naslednji:

1. Uporabnik razvije aplikacijo (ali poizvedbo) z uporabo enega od Flink API-jev: Java, Scala, Python ali SQL.
2. Odjemalec predloži kodo upravitelju opravil v gruči Flink.
3. Upravitelj opravil pretvori kodo v graf operatorjev, optimizira njeno izvajanje in jo razdeli na naloge.
4. Te naloge so porazdeljene med različne upravitelje opravil, ki obdelujejo podatke, ko prispejo, in komunicirajo s potrebnimi viri podatkov in cilji (Kafka, HDFS, baze podatkov, datotečni sistemi itd.).
5. Flink upravlja tudi toleranco napak, obnovitev stanja, kontrolne točke, upravljanje posnetkov in natančno sinhronizacijo obdelave.

Flink vam omogoča delo z neomejenimi tokovi (čisto pretakanje) in končnimi nabori podatkov (paketno delo) ter lahko oba načina izvaja na enoten način. Poleg tega njegovi intuitivni API-ji olajšajo agilen razvoj in omogočajo vse od preprostih transformacij do kompleksne analize dogodkov v časovnih oknih, strojnega učenja in obdelave grafov.

Poudarki Apache Flinka

Flink vključuje vrsto inovacij in funkcionalnosti, ki ga jasno ločijo od drugih podobnih ogrodij:

• Nizka latenca in visoka prepustnost: Z obdelavo milijonov dogodkov na sekundo lahko doseže rezultate v milisekundah.
• Doslednost in toleranca napak: Z porazdeljenimi posnetki in naprednim upravljanjem stanja zagotavlja natančnost obdelave »exact-only« tudi v primeru okvar ali napak vozlišč.
• Prilagodljivo upravljanje oken: Ponuja zelo vsestranski sistem pretočnih oken za analizo podatkov, združenih po času, dogodkih ali pogojih po meri.
• Obdelava neurejenih dogodkov: Z viri podatkov, ki prihajajo v napačnem vrstnem redu, lahko upravljate z vodnimi žigi in logiko prerazporejanja.
• Večjezični in visokonivojski API-ji: Omogoča razvoj v Javi, Scali in Pythonu, tako z nizkonivojskimi API-ji (DataStream API, ProcessFunction API) kot visokonivojskimi API-ji (Table API, Streaming SQL).
• Integracija z ekosistemom velikih podatkov: Ima izvorne konektorje za Kafka, HDFS, Cassandra, ElasticSearch, JDBC, DynamoDB in druge.

Primerjava Flinka z drugimi tehnologijami: Spark, Storm in Kafka Streams

Apache Flink si sicer deli teren z ogrodji, kot sta Spark ali Storm, vendar ima drugačen pristop in tehnične zmogljivosti. Oglejmo si nekaj ključnih razlik:

• Apache Storm: Bil je pionir čiste obdelave v realnem času, vendar mu manjkajo nekatere napredne zmogljivosti upravljanja stanja in tolerance napak, ki jih ponuja Flink. Storm blesti pri pretakanju, vendar sta njegov razvoj in enostavnost uporabe danes manj napredna.
• ApacheSpark: Čeprav podpira pretakanje, to počne z mikropakiranjem, pri čemer obdeluje podatke v majhnih delih. To uvaja nekaj zakasnitve in omejuje neposrednost v primerjavi s čistim pretakanjem Flinka, ki vsak dogodek obdela posebej takoj, ko prispe.
• Kafka tokovi: Gre za knjižnico za obdelavo tokov, integrirano s Kafko, odlično za preproste primere uporabe, kjer sta vir in cilj podatkov Kafka. Vendar pa ji manjka neodvisnost, napredno upravljanje stanja in skalabilnost Flinka za bolj kompleksne ali večvirne primere uporabe.

Flink izstopa kot platforma, ki združuje paketno obdelavo in pretakanje v enem samem okolju ter ponuja učinkovito in prilagodljivo izvajanje.

Prednosti uporabe Apache Flinka

• Obdelava v pomnilniku in iterativna obdelava: Njegova zasnova omogoča izvorne iteracije in obdelavo v pomnilniku, kar pospešuje algoritme strojnega učenja in kompleksno analitiko.
• Dosledno in obnovljivo stanje: S kontrolnimi točkami in shranjevalnimi točkami zagotavlja, da se podatki nikoli ne izgubijo, in omogoča obnovitev aplikacij v stanje, v primeru okvare.
• Izjemna skalabilnost: Nastavljiv paralelizem in porazdeljeno izvajanje omogočata enostavno skaliranje od nekaj vozlišč do tisočev, hkrati pa ohranjata zmogljivost.
• Napredna podpora za časovna okna in vzorce: Omogoča zaznavanje kompleksnih vzorcev, analizo v drsnih oknih, prevračanju, po uporabniku itd., kar zagotavlja veliko prilagodljivost za različne poslovne primere.
• Integracija z običajnimi jeziki in orodji: Od Jave in Scale do Pythona, SQL-a in ogrodij drugih ponudnikov je Flink dostopen ekipam z različnimi tehničnimi izkušnjami.

Povezani članek:

Kaj je skladiščenje podatkov: 7 razlogov, zakaj spreminja upravljanje podatkov

Slabosti in izzivi Apache Flinka

Kljub svojim prednostim Flink zahteva določeno raven tehničnega znanja za pravilno implementacijo, delovanje in optimizacijo . Nekatere najpogostejše težave in izzivi so:

• Arhitekturna kompleksnost: Krivulja učenja je lahko strma, zlasti pri temah, kot so upravljanje stanja, vodni žigi po meri ali razvoj podatkovnih tipov.
• Upravljanje grozdov in virov: Razumeti je treba konfiguracijo strojne opreme, nastavitev parametrov za zmogljivost in odpravljanje pogostih težav, kot so povratni tlak, počasna opravila ali napake pomnilnika.
• Delovanje in spremljanje: Upravljanje platforme in odpravljanje napak lahko zahtevata specializirane ekipe, zlasti v velikih organizacijah s kompleksnimi topologijami.

Kljub tem težavam pojav Flinkovih upravljanih storitev v oblaku demokratizira dostop in poenostavlja uvajanje , kar omogoča več podjetjem, da izkoristijo njihove prednosti, ne da bi potrebovala strokovnjake za polni delovni čas.

Primeri uporabe Apache Flink in primeri iz resničnega sveta

Številna vodilna podjetja v tako različnih sektorjih, kot so kibernetska varnost, internet stvari, telekomunikacije, programska oprema, šport in e-trgovina, že izkoriščajo Flink za preoblikovanje upravljanja podatkov. Spodaj je nekaj praktičnih primerov, kako imajo koristi od njegovih zmogljivosti:

NortonLifeLock

NortonLifeLock, multinacionalno podjetje za kibernetsko varnost, uporablja Flink za izvajanje združevanja v realnem času na ravni uporabnika in naprave , kar mu omogoča zanesljiv in učinkovit nadzor dostopa do njegovih storitev VPN.

Samsung Smart Stvari

Zaradi težav z zmogljivostjo in stroški pri obdelavi podatkov za svojo platformo SmartThings se je podjetje preselilo z Apache Spark na Flink , s čimer je poenostavilo arhitekturo, izboljšalo odzivanje na dogodke in zmanjšalo obratovalne stroške, hkrati pa upravljalo obremenitve v realnem času.

BT Group

Ta telekomunikacijski velikan s sedežem v Združenem kraljestvu uporablja Flink za spremljanje kakovosti storitev, kot so HD glasovni klici v realnem času , ter za vnašanje, obdelavo in vizualizacijo podatkov za predvidevanje incidentov.

Autodesk

Autodesk, vodilni na področju programske opreme za oblikovanje, se zanaša na Flink, da bi odpravil informacijske silose in pospešil odkrivanje in reševanje težav v izkušnjah milijonov svojih uporabnikov , vse brez vrtoglavih stroškov.

NHL (National Hockey League)

NHL uporablja Flink za napovedovanje zmagovalcev tekem v realnem času z uporabo podatkov senzorjev, s čimer rešuje kompleksne probleme v milisekundah in postavlja temelje za nove napovedne modele v profesionalnem športu.

Poshmark

V sektorju e-trgovine je Poshmark s pomočjo Flinka preoblikoval svoj sistem za personalizacijo pretakanja , s čimer je premagal omejitve paketne obdelave in izboljšal zadovoljstvo strank.

Zakaj in kdaj izbrati Apache Flink?

Flink je nepremagljiva izbira, če potrebujete obdelavo v realnem času, analitiko z nizko zakasnitvijo, prilagodljivo integracijo z več viri ali se želite izogniti kompleksnim arhitekturam mikropaketiranja. Še posebej je uporaben, kadar:

• Potrebujete enoten sistem za paketno in pretakanje, s katerim se izognete podvajanju infrastrukture.
• V oknih po meri potrebujete zaznavanje ali analizo kompleksnih vzorcev.
• Obdelovali boste neurejene podatke, pri čemer se dogodki lahko pojavijo izven časovnega vrstnega reda.
• Zahteva visoko toleranco napak in natančnost pri upravljanju stanja.

Danes viri, vadnice in upravljane storitve olajšajo njegovo uvajanje, kar omogoča več podjetjem, da izkoristijo njegove prednosti brez poglobljenega tehničnega znanja.

Kako začeti uporabljati Flink?

Če se želite naučiti uporabljati Apache Flink, so na voljo tečaji in vadnice, ki segajo od osnov do napredne implementacije v produkcijskih okoljih. Spoznali boste API-je, upravljanje oken, upravljanje stanj in uvajanje na različne platforme. Ustrezno usposabljanje vam bo omogočilo razvoj projektov pretakanja ali paketnega dela v resničnem svetu.

Projekt Flink ima uradno dokumentacijo in aktivne skupnosti, kjer lahko odgovarjate na vprašanja, delite izkušnje in ste na tekočem z razvojem dogodkov.