Wat is Apache Flink?
Apache Flink is een nieuw open source framework voor het verwerken van big data. Het is ontworpen om realtime streaminggegevens te verwerken. Het is sneller dan de vonk. Daarom kan het worden genoemd als biggen-tool van de volgende generatie of 4G van Big Data. Het biedt een razendsnelle verwerkingssnelheid met geavanceerde analyses om big data-verwerking uit te voeren.
Definitie
Het is een gedistribueerd stream-verwerkingsraamwerk ontwikkeld door Apache Software Foundation. Het is gebaseerd op een gedistribueerde streaming dataflow-engine die is geschreven in Java en Scala. Ontworpen voor het omgaan met realtime streaminggegevens, biedt Flink een hoge doorvoer met een streamingengine met lage latentie. Flink draait op alle gangbare omgevingen, voer berekeningen uit op elke schaal. Gegevens die worden gegenereerd in de vorm van streams uit machinelogboeken, gebruikersinteractie met web- of mobiele app, creditcardtransacties, enz. Kunnen worden verwerkt met Flink.
Inzicht in Apache Flink
Het wordt gebruikt voor het verwerken van zowel begrensde als onbegrensde datastromen.
Bounded Data Stream: stream met specifieke begin- en eindpunten worden eindige streams genoemd.
Ongebonden gegevensstroom: dit zijn die stromen die geen specifiek eindpunt hebben. Eenmaal gestart, beëindigen ze niet. Om ongebonden streams te verwerken, moet de volgorde van de stream worden gehandhaafd. Flink neemt deze streams als input, transformeert de gegevens, voert analyses uit en presenteert als resultaat een of meer outputstreams.
Hoe maakt Apache Flink het werken zo gemakkelijk
Het hoofddoel van Apache Flink is het verminderen van de complexiteit van realtime big data-verwerking. Het verwerkt evenementen met hoge snelheid en lage latentie. Omdat flink slechts een computersysteem is, ondersteunt het meerdere opslagsystemen zoals HDFS, Amazon SE, Mongo DB, SQL, Kafka, Flume, etc. Flink heeft ook een hoge fouttolerantie, dus als een systeem niet kan worden verwerkt, wordt dit niet beïnvloed. Het zal doorgaan op andere systemen in het cluster. Flink heeft geheugenverwerking en heeft daarom uitzonderlijk geheugenbeheer.
De verschillende subset van Apache Flink
In de architectuur van flink, op de bovenste laag, zijn er verschillende API's die verantwoordelijk zijn voor de verschillende mogelijkheden van flink.
- Dataset-API : deze API wordt gebruikt voor de transformatie van datasets. Het wordt gebruikt voor bewerkingen zoals map, filter, groep, join, enz. Het gaat over begrensde datasets. API voert batch-uitvoering uit voor gegevensverwerking.
- Gegevensstroom-API : deze API gaat over begrensde en onbegrensde gegevensstromen. Net als dataset-API wordt het gebruikt voor transformatie (filter, aggregatie, Windows-functies, enz.) Van live datastromen.
- Tabel-API : met deze API kan de gebruiker relationele gegevens verwerken. Het is een SQL-achtige uitdrukkingstaal die wordt gebruikt om ad-hocquery's te schrijven voor analyse. Nadat de verwerking is voltooid, kunnen de resulterende tabellen weer worden omgezet in gegevenssets of gegevensstromen.
- Gelly API : deze API wordt gebruikt om bewerkingen op grafieken uit te voeren. Bewerkingen zoals creëren, transformeren en een proces kunnen worden uitgevoerd met behulp van Gelly API. Het vereenvoudigt de ontwikkeling van grafieken.
- Flink ML API : Samen met big data-verwerking is leren van die data en het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen ook belangrijk. Deze API is een machine learning-uitbreiding van flink.
Wat kunt u doen met Apache Flink
Het wordt voornamelijk gebruikt voor real-time gegevensstroomverwerking, hetzij in de pijplijn, hetzij parallel. Het wordt ook gebruikt in de volgende soorten vereisten:
- Batchverwerking
- Interactieve verwerking
- Real-time stroomverwerking
- Grafiek verwerking
- Iteratieve verwerking
- In geheugenverwerking
Het is te zien dat Apache Flink in bijna elk scenario van big data kan worden gebruikt.
Werken met Apache Flink
Het werkt op een master-slave-manier. Het heeft gedistribueerde verwerking, dat is wat Flink zijn bliksemsnelle snelheid geeft. Het heeft een hoofdknooppunt dat taken beheert en slavenknooppunten die de taak uitvoeren.
Voordelen van Apache Flink
Het is de toekomst van de verwerking van big data. Hieronder staan enkele voordelen van Apache Flink:
- Open source
- Hoge prestaties en lage latentie
- Gedistribueerde Stream-gegevensverwerking
- Fouttolerantie
- Iteratieve berekening
- Programma optimalisatie
- Hybride platform
- Grafiek analyse
- Machine leren
Vereiste Apache Flink-vaardigheden
De kerngegevensverwerkingsengine in Apache Flink is geschreven in Java en Scala. Dus iedereen die goede kennis van Java en Scala heeft, kan met Apache Flink werken. Programma's kunnen ook in Python en SQL worden geschreven. Naast programmeertaal moet men ook beschikken over analytische vaardigheden om de gegevens op een betere manier te gebruiken.
Waarom zouden we Apache Flink gebruiken
Het heeft een uitgebreide set functies. Het kan in elk scenario worden gebruikt, of het nu gaat om realtime gegevensverwerking of iteratieve verwerking. Het kan heel gemakkelijk in een andere omgeving worden ingezet. Het biedt een krachtiger framework om streaming data te verwerken. Het heeft een efficiënter en krachtiger algoritme om met gegevens te spelen. Het is de volgende generatie big data. Het is veel sneller dan elke andere engine voor het verwerken van grote gegevens.
Apache Flink scope
Hieronder staan enkele gebieden waar Apache Flink kan worden gebruikt:
- Fraude detectie
- Onregelmatigheidsdetectie
- Op regels gebaseerde waarschuwingen
- Sociaal netwerk
- Kwaliteitsbewaking
- Ad-hoc analyse van live gegevens
- Grootschalige grafiekanalyse
- Continue ETL
- Real-time zoekindex bouwen
Waarom hebben we Apache Flink nodig
Tot nu toe hadden we Apache-vonk voor de verwerking van big data. Maar Apache Flink is een verbeterde versie van Apache Spark. In de kern van Apache zit Flink gedistribueerde Stream-dataprocessor die de snelheid van real-time stream-gegevensverwerking met vele vouwen verhoogt. Grafiekanalyse wordt ook eenvoudig door Apache Flink. Het is ook open source. Daarom is het de volgende generatie tool voor big data.
Wie is het juiste publiek voor het leren van Apache Flink
Iedereen die gegevens met hoge snelheid en minimale latentie wil verwerken, die realtime big data wil analyseren, kan Apache Flink leren. Mensen die interesse hebben in analyse en kennis hebben van Java, Scala, Python of SQL kunnen Apache Flink leren.
Hoe kan deze technologie u helpen bij de groei van uw carrière
Aangezien Flink het nieuwste framework voor big data-verwerking is, is het de toekomst van big data-analyse. Daarom kan het leren van Apache Flink je in hete banen brengen. U kunt een baan krijgen in Topbedrijven met loonschaal die het beste op de markt is.
Conclusie
Met alle big data en analyses in de trend, is Apache Flink een nieuwe generatie technologie die real-time gegevensverwerking naar een geheel nieuw niveau brengt. Het is vergelijkbaar met de vonk, maar heeft enkele functies verbeterd.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor Wat is Apache Flink. Hier hebben we de werking, carrièregroei, vaardigheden en voordelen van Apache Flink besproken. Ook de topbedrijven die deze technologie gebruiken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is Apache?
- Hoe Apache te installeren
- Wat is kunstmatige intelligentie?
- Wat is PowerShell?