Vad är Apache Flink?
Apache Flink är en ny open source, stor databehandlingsram. Den är utformad för att behandla strömningsdata i realtid. Det är snabbare än gnistan. Därför kan kallas som nästa gen Big Data-verktyg eller 4G Big Data. Det ger snabb belysning snabb bearbetning med sofistikerad analys för att utföra stor databehandling.
Definition
Det är ett distribuerat strömbearbetningsramverk utvecklat av Apache Software Foundation. Det är baserat på en distribuerad strömningsdataflowmotor som är skriven i Java och Scala. Flink är designat för att hantera strömningsdata i realtid och ger hög kapacitet med strömningsmotor med låg latens. Flink körs på alla vanliga miljöer, utför beräkningar i alla skalor. Data som genereras i form av strömmar från maskinloggar, användarinteraktion med webb- eller mobilapp, kreditkortstransaktioner etc. kan behandlas med Flink.
Förstå Apache Flink
Det används för bearbetning av både begränsade och obegränsade dataströmmar.
Begränsad dataström: Ström som har specifika start- och slutpunkter kallas ändliga strömmar.
Obegränsad dataström : Dessa är de strömmar som inte har någon specifik slutpunkt. När de börjat upphör de inte. För att bearbeta obundna strömmar bör strömmens sekvens upprätthållas. Flink tar dessa strömmar som inmatning, omvandlar data, utför analyser på det och presenterar en eller flera utströmmar som resultat.
Hur gör Apache Flink arbetet så enkelt
Det huvudsakliga syftet med Apache Flink är att minska komplexiteten i realtids stordatabehandling. Den bearbetar händelser med hög hastighet och låg latens. Eftersom flink bara är ett datorsystem, stöder det flera lagringssystem som HDFS, Amazon SE, Mongo DB, SQL, Kafka, Flume, etc. Flink har också hög feltolerans, så om något system inte behandlas kommer inte att påverkas. Det kommer att fortsätta på andra system i klustret. Flink har i minnesbearbetning och har därför exceptionell minneshantering.
Apache Flinks olika delmängd
I arkitekturen för flink, på det översta lagret, finns det olika API: er som är ansvariga för flinks olika funktioner.
- Dataset API : Detta API används för omvandling av databas. Det används för operationer som karta, filter, gruppera, gå med osv. Det handlar om begränsade databaser. API kör batchkörning för databehandling.
- Dataström-API : Detta API handlar om begränsade och obegränsade dataströmmar. På liknande sätt som API: n används det för transformation (filter, aggregering, Windows-funktioner osv.) Av live dataströmmar.
- Tabell API : Detta API gör det möjligt för användaren att behandla relationella data. Det är ett SQL-liknande uttrycksspråk som används för att skriva ad-hocfrågor för analys. När behandlingen är klar kan de resulterande tabellerna konverteras tillbaka till datasätt eller dataströmmar.
- Gelly API : Detta API används för att utföra operationer på grafer. Verksamheter som skapa, transformera och en process kan göras med hjälp av Gelly API. Det förenklar utvecklingen av grafer.
- Flink ML API : Tillsammans med stor databehandling är det också viktigt att lära av dessa data och förutsäga framtida händelser. Detta API är en maskinförlängning av flink.
Vad kan du göra med Apache Flink
Det används främst för realtidsdataströmbehandling antingen i pipeline eller parallellt. Det används också i följande typer av krav:
- Satsvis bearbetning
- Interaktiv behandling
- Realtidströmbehandling
- Grafbehandling
- Iterativ bearbetning
- I minnesbehandling
Det kan ses att Apache Flink kan användas i nästan alla scenarier med big data.
Arbetar med Apache Flink
Det fungerar på en master-slavmode. Det har distribuerat bearbetning som är det som ger Flink sin snabba blixt. Den har en huvudnod som hanterar jobb och slavkoder som kör jobbet.
Fördelar med Apache Flink
Det är framtiden för stordatabehandling. Nedan är några av fördelarna med Apache Flink:
- Öppen källa
- Hög prestanda och låg latens
- Distribuerad databasbehandling
- Feltolerans
- Iterativ beräkning
- Programoptimering
- Hybridplattform
- Grafanalys
- Maskininlärning
Nödvändiga Apache Flink-färdigheter
Den centrala databehandlingsmotorn i Apache Flink är skriven i Java och Scala. Så alla som har god kunskap om Java och Scala kan arbeta med Apache Flink. Program kan också skrivas i Python och SQL. Tillsammans med programmeringsspråk bör man också ha analytiska färdigheter för att använda data på ett bättre sätt.
Varför ska vi använda Apache Flink?
Det har en omfattande uppsättning funktioner. Det kan användas i vilket scenario som helst, vare sig det är databehandling i realtid eller iterativ behandling. Det kan distribueras mycket enkelt i en annan miljö. Det ger ett kraftfullare ramverk för att behandla strömningsdata. Den har en mer effektiv och kraftfull algoritm att spela med data. Det är nästa generation av big data. Det är mycket snabbare än någon annan stor databehandlingsmotor.
Apache Flink omfattning
Nedan är några av de områden där Apache Flink kan användas:
- Spårning av bedrägerier
- Anomali upptäckt
- Regelbaserad varning
- Socialt nätverk
- Kvalitetsövervakning
- Ad-hoc-analys av livedata
- Storskalig grafanalys
- Kontinuerlig ETL
- Realtidssökning av indexindex
Varför behöver vi Apache Flink?
Hittills hade vi Apache-gnista för bearbetning av big data. Men Apache Flink är en förbättrad version av Apache Spark. I kärnan i Apache sitter Flink distribuerad Stream-databehandlare vilket ökar hastigheten för realtidsströmdatahantering med många veck. Grafanalys blir också enkelt av Apache Flink. Dessutom är det open source. Därför är det nästa gen-verktyg för big data.
Vem är rätt publik för att lära sig Apache Flink
Den som vill bearbeta data med snabb hastighet och minimal latens som vill analysera realtidsdata kan lära sig Apache Flink. Personer som har intresse för analyser och har kunskap om Java, Scala, Python eller SQL kan lära sig Apache Flink.
Hur kan denna teknik hjälpa dig i karriärtillväxt
Eftersom Flink är det senaste ramverket för big data-behandling är det framtiden för big data-analys. Därför kan lära sig Apache Flink landa dig i heta jobb. Du kan få ett jobb i toppföretag med löneskala som är bäst på marknaden.
Slutsats
Med all big data och analys i trend är Apache Flink en ny generation teknik som tar realtidsdatabehandling till en helt ny nivå. Det liknar gnistan men har vissa funktioner förbättrade.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Vad är Apache Flink. Här diskuterade vi Apache Flinks arbete, karriärstillväxt, färdigheter och fördelar. Också de bästa företagen som använder denna teknik. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är Apache?
- Hur man installerar Apache
- Vad är konstgjord intelligens?
- Vad är PowerShell?