Che cos'è Apache Flink?
Apache Flink è un nuovo framework open source per l'elaborazione di big data. È progettato per elaborare dati di streaming in tempo reale. È più veloce della scintilla. Quindi può essere chiamato come strumento di big data di prossima generazione o 4G di Big Data. Fornisce un'illuminazione ad alta velocità di elaborazione con analisi sofisticate per eseguire l'elaborazione di grandi quantità di dati.
Definizione
È un framework di elaborazione del flusso distribuito sviluppato da Apache Software Foundation. Si basa su un motore di flusso di dati di streaming distribuito scritto in Java e Scala. Progettato per gestire dati di streaming in tempo reale, Flink offre un throughput elevato con un motore di streaming a bassa latenza. Flink funziona su tutti gli ambienti comuni, esegue calcoli su qualsiasi scala. I dati generati sotto forma di flussi da registri di macchine, interazione dell'utente con l'app Web o mobile, transazioni con carta di credito, ecc. Possono essere elaborati tramite Flink.
Comprensione di Apache Flink
Viene utilizzato per l'elaborazione di flussi di dati sia limitati che illimitati.
Flusso di dati limitato: il flusso con punti di inizio e fine specifici è chiamato flussi finiti.
Flusso di dati illimitato: sono quei flussi che non hanno un endpoint specifico. Una volta avviati, non terminano. Per elaborare i flussi illimitati, è necessario mantenere la sequenza del flusso. Flink prende questi flussi come input, trasforma i dati, esegue analisi su di essi e presenta di conseguenza uno o più flussi di output.
In che modo Apache Flink rende il lavoro così semplice
L'obiettivo principale di Apache Flink è ridurre la complessità dell'elaborazione in tempo reale dei big data. Elabora eventi ad alta velocità e bassa latenza. Poiché flink è solo un sistema di elaborazione, supporta più sistemi di archiviazione come HDFS, Amazon SE, Mongo DB, SQL, Kafka, Flume, ecc. Anche Flink ha un'alta tolleranza agli errori, quindi se un sistema non riesce a elaborare non sarà influenzato. Continuerà su altri sistemi nel cluster. Flink ha nell'elaborazione della memoria quindi ha una gestione della memoria eccezionale.
I vari sottogruppi di Apache Flink
Nell'architettura di flink, al livello superiore, ci sono diverse API che sono responsabili delle diverse capacità di flink.
- API del set di dati: questa API viene utilizzata per la trasformazione dei set di dati. Viene utilizzato per operazioni come mappa, filtro, gruppo, join, ecc. Si occupa di set di dati limitati. L'API esegue l'esecuzione in batch per l'elaborazione dei dati.
- API flusso di dati : questa API si occupa di flussi di dati limitati e non limitati. Simile all'API del set di dati viene utilizzato per la trasformazione (filtro, aggregazione, funzioni di Windows, ecc.) Di flussi di dati in tempo reale.
- API tabella : questa API consente all'utente di elaborare i dati relazionali. È un linguaggio di espressioni simile a SQL utilizzato per scrivere query ad hoc per l'analisi. Al termine dell'elaborazione, le tabelle risultanti possono essere riconvertite in set di dati o flussi di dati.
- API Gelly : questa API viene utilizzata per eseguire operazioni sui grafici. Operazioni come creare, trasformare e un processo possono essere eseguite utilizzando l'API Gelly. Semplifica lo sviluppo di grafici.
- API Flink ML : insieme all'elaborazione dei big data è importante anche l'apprendimento da tali dati e la previsione di eventi futuri. Questa API è un'estensione di flink di apprendimento automatico.
Cosa puoi fare con Apache Flink
Viene utilizzato principalmente per l'elaborazione del flusso di dati in tempo reale nella pipeline o in parallelo. Viene inoltre utilizzato nei seguenti tipi di requisiti:
- Elaborazione in lotti
- Elaborazione interattiva
- Elaborazione del flusso in tempo reale
- Elaborazione del grafico
- Elaborazione iterativa
- In elaborazione della memoria
Si può vedere che Apache Flink può essere utilizzato in quasi tutti gli scenari di big data.
Lavorare con Apache Flink
Funziona in modo Master-Slave. Ha un'elaborazione distribuita che è ciò che dà a Flink la sua velocità fulminea. Ha un nodo principale che gestisce i lavori e nodi slave che esegue il lavoro.
Vantaggi di Apache Flink
È il futuro dell'elaborazione dei big data. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi di Apache Flink:
- Open source
- Prestazioni elevate e bassa latenza
- Elaborazione dati Stream distribuito
- Tolleranza ai guasti
- Calcolo iterativo
- Ottimizzazione del programma
- Piattaforma ibrida
- Analisi del grafico
- Apprendimento automatico
Abilità richieste di Apache Flink
Il motore di elaborazione dei dati di base in Apache Flink è scritto in Java e Scala. Quindi chiunque abbia una buona conoscenza di Java e Scala può lavorare con Apache Flink. Inoltre, i programmi possono essere scritti in Python e SQL. Insieme al linguaggio di programmazione, si dovrebbero anche avere capacità analitiche per utilizzare i dati in modo migliore.
Perché dovremmo usare Apache Flink
Ha una vasta gamma di funzionalità. Può essere utilizzato in qualsiasi scenario, che si tratti di elaborazione dati in tempo reale o elaborazione iterativa. Può essere distribuito molto facilmente in un ambiente diverso. Fornisce un framework più potente per elaborare i dati di streaming. Ha un algoritmo più efficiente e potente per giocare con i dati. È la prossima generazione di big data. È molto più veloce di qualsiasi altro motore di elaborazione di big data.
Portata di Apache Flink
Di seguito sono riportate alcune delle aree in cui è possibile utilizzare Apache Flink:
- Intercettazione di una frode
- Anomaly Detection
- Avviso basato su regole
- Rete sociale
- Monitoraggio della qualità
- Analisi ad hoc di dati in tempo reale
- Analisi del grafico su larga scala
- ETL continuo
- Creazione dell'indice di ricerca in tempo reale
Perché abbiamo bisogno di Apache Flink
Fino ad ora abbiamo avuto la scintilla di Apache per l'elaborazione dei big data. Apache Flink è una versione migliorata di Apache Spark. Al centro di Apache Flink si trova l'elaboratore di dati Stream distribuito che aumenta la velocità dell'elaborazione dei dati di streaming in tempo reale di molte pieghe. Anche l'analisi dei grafici diventa facile con Apache Flink. Inoltre, è open source. Quindi è lo strumento di nuova generazione per i big data.
Chi è il pubblico giusto per imparare Apache Flink
Chiunque desideri elaborare dati con velocità di illuminazione elevata e latenza minima, e desidera analizzare i big data in tempo reale può imparare Apache Flink. Le persone che hanno interesse per l'analisi e che hanno conoscenza di Java, Scala, Python o SQL possono imparare Apache Flink.
In che modo questa tecnologia ti aiuterà nella crescita della carriera
Poiché Flink è l'ultimo framework di elaborazione dei big data, è il futuro dell'analisi dei big data. Quindi l'apprendimento di Apache Flink potrebbe portarti a lavori pesanti. Puoi ottenere un lavoro nelle migliori aziende con payscale che è il migliore sul mercato.
Conclusione
Con tutti i big data e le analisi di tendenza, Apache Flink è una tecnologia di nuova generazione che porta l'elaborazione dei dati in tempo reale a un livello completamente nuovo. È simile alla scintilla ma ha alcune funzionalità migliorate.
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