Hvad er Apache Flink?
Apache Flink er en ny open source, stor databehandlingsramme. Det er designet til at behandle streaming-data i realtid. Det er hurtigere end gnisten. Derfor kan kaldes som næste gen store data-værktøj eller 4G Big Data. Det giver hurtig lysforarbejdningshastighed med avanceret analyse til at udføre big data-behandling.
Definition
Det er en distribueret strømbehandlingsramme udviklet af Apache Software Foundation. Det er baseret på en distribueret streaming-dataflow-motor, der er skrevet i Java og Scala. Flink er designet til håndtering af streamingdata i realtid og giver høj kapacitet med lav latens-streamingmotor. Flink kører på alle fælles miljøer, udfør beregning i enhver skala. Data, der genereres i form af streams fra maskinlogfiler, brugerinteraktion med web- eller mobilapp, kreditkorttransaktioner osv. Kan behandles ved hjælp af Flink.
Forståelse af Apache Flink
Det bruges til behandling af både afgrænsede og ubundne datastrømme.
Afgrænset datastrøm : Stream, der har specifikke start- og slutpunkter kaldes endelige streams.
Ubegrænset datastrøm : Dette er disse streams, der ikke har noget specifikt slutpunkt. Når de først er startet, afsluttes de ikke. For at behandle ubegrænsede strømme bør strømmen fortsættes. Flink tager disse strømme som input, transformerer dataene, udfører analyse på det og præsenterer en eller flere outputstrømme som et resultat.
Hvordan gør Apache Flink arbejdet så let
Det vigtigste mål med Apache Flink er at reducere kompleksiteten i realtid store databehandling. Det behandler begivenheder med høj hastighed og lav latenstid. Da flink kun er et computersystem, understøtter det flere lagringssystemer som HDFS, Amazon SE, Mongo DB, SQL, Kafka, Flume osv. Flink har også høj fejltolerance, så hvis et system ikke behandles, vil det ikke blive påvirket. Det fortsætter på andre systemer i klyngen. Flink har i hukommelse behandling derfor har den enestående hukommelse styring.
De forskellige undergrupper af Apache Flink
I arkitekturen for flink, på det øverste lag, er der forskellige API'er, der er ansvarlige for de forskellige muligheder for flink.
- Dataset API : Denne API bruges til transformation af datasæt. Det bruges til operationer som kort, filter, gruppe, sammenføjning osv. Det omhandler afgrænsede datasæt. API kører batchudførelse til databehandling.
- Datastrøm-API : Denne API omhandler afgrænsede og ubegrænsede datastrømme. Ligner datasæt API bruges det til transformation (filter, aggregering, windows-funktioner osv.) Af live datastrømme.
- Tabel API : Denne API gør det muligt for brugeren at behandle relationelle data. Det er et SQL-lignende ekspressionssprog, der bruges til at skrive ad-hoc forespørgsler til analyse. Når behandlingen er udført, kan de resulterende tabeller konverteres tilbage til datasæt eller datastrømme.
- Gelly API : Denne API bruges til at udføre operationer på grafer. Handlinger som oprette, transformere og en proces kan udføres ved hjælp af Gelly API. Det forenkler udviklingen af grafer.
- Flink ML API : Sammen med big data-behandling er læring fra disse data og forudsigelse af fremtidige begivenheder også vigtig. Denne API er en maskinudvidelse af flink.
Hvad kan du gøre med Apache Flink
Det bruges hovedsageligt til real-time datastrømbehandling enten i pipeline eller parallelt. Det bruges også i følgende typer krav:
- Batchbehandling
- Interaktiv behandling
- Behandling af stream i realtid
- Grafbehandling
- Iterativ behandling
- I hukommelsesbehandling
Det kan ses, at Apache Flink kan bruges i næsten ethvert scenario med big data.
Arbejder med Apache Flink
Det fungerer på en master-slave-måde. Det har distribueret behandling, det er det, der giver Flink, det er lynhurtig hastighed. Den har en hovednode, der administrerer job og slaveknudepunkter, der udfører jobbet.
Fordele ved Apache Flink
Det er fremtiden for big data-behandling. Nedenfor er nogle af fordelene ved Apache Flink:
- Open source
- Høj ydeevne og lav latenstid
- Distribueret Stream-databehandling
- Fejltolerance
- Iterativ beregning
- Programoptimering
- Hybrid platform
- Grafanalyse
- Maskinelæring
Krævede Apache Flink færdigheder
Kernedatabehandlingsmotoren i Apache Flink er skrevet i Java og Scala. Så enhver, der har godt kendskab til Java og Scala, kan arbejde med Apache Flink. Programmer kan også skrives i Python og SQL. Sammen med programmeringssprog skal man også have analytiske evner til at udnytte dataene på en bedre måde.
Hvorfor skal vi bruge Apache Flink
Det har et omfattende sæt funktioner. Det kan bruges i ethvert scenarie, det være sig databehandling i realtid eller iterativ behandling. Det kan bruges meget let i et andet miljø. Det giver en mere kraftfuld ramme til behandling af streaming af data. Det har en mere effektiv og kraftfuld algoritme til at lege med data. Det er den næste generation af big data. Det er langt hurtigere end nogen anden stor databehandlingsmotor.
Apache Flink-omfang
Nedenfor er nogle af de områder, hvor Apache Flink kan bruges:
- Svigpåvisning
- Anomali-detektion
- Regelbaseret alarmering
- Socialt netværk
- Kvalitetsovervågning
- Ad-hoc analyse af live data
- Grafisk analyse i stor skala
- Kontinuerlig ETL
- Real-time søgeindeksopbygning
Hvorfor har vi brug for Apache Flink
Indtil nu havde vi Apache-gnist til behandling af big data. Men Apache Flink er en forbedret version af Apache Spark. I kernen af Apache sidder Flink distribueret Stream-dataprocessor, hvilket øger hastigheden af real-time stream-databehandling med mange foldere. Grafanalyse bliver også let af Apache Flink. Det er også open source. Derfor er det det næste generationsværktøj til big data.
Hvem er det rigtige publikum til at lære Apache Flink
Enhver, der ønsker at behandle data med lyshastighed og mindst mulig forsinkelse, der ønsker at analysere real-time big data, kan lære Apache Flink. Folk, der har interesse i analyse og har kendskab til Java, Scala, Python eller SQL, kan lære Apache Flink.
Hvordan kan denne teknologi hjælpe dig i karrierevækst
Da Flink er den seneste ramme for databehandling, er det fremtiden for big data-analyse. Derfor lærer Apache Flink måske dig i varme job. Du kan få et job i Topvirksomheder med en lønsum, der er bedst på markedet.
Konklusion
Med alle big data og analyser i trend er Apache Flink en ny generation af teknologi, der tager realtidsdatabehandling til et helt nyt niveau. Det ligner gnisten, men har nogle funktioner forbedret.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Hvad er Apache Flink. Her diskuterede vi Apache Flinks arbejde, karrierevækst, færdigheder og fordele. Også de bedste virksomheder, der bruger denne teknologi. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er Apache?
- Sådan installeres Apache
- Hvad er kunstig intelligens?
- Hvad er PowerShell?