O que é o Apache Flink?
O Apache Flink é uma nova estrutura de processamento de big data de código aberto. Ele foi projetado para processar dados de streaming em tempo real. É mais rápido que a faísca. Portanto, pode ser chamado como ferramenta de big data de próxima geração ou 4G de Big Data. Ele fornece velocidade de processamento rápida de iluminação com análises sofisticadas para executar o processamento de grandes dados.
Definição
É uma estrutura de processamento de fluxo distribuído desenvolvida pela Apache Software Foundation. Ele é baseado em um mecanismo de fluxo de dados de streaming distribuído, escrito em Java e Scala. Projetado para lidar com dados de streaming em tempo real, o Flink oferece alto rendimento com mecanismo de streaming de baixa latência. Flink é executado em todos os ambientes comuns, executa computação em qualquer escala. Os dados gerados na forma de fluxos de logs da máquina, interação do usuário com o aplicativo da Web ou móvel, transações com cartão de crédito etc. podem ser processados usando o Flink.
Compreendendo o Apache Flink
É usado para processar fluxos de dados limitados e ilimitados.
Fluxo de dados vinculado: o fluxo que possui pontos iniciais e finais específicos é chamado de fluxos finitos.
Fluxo de dados não vinculado: esses são os fluxos que não têm ponto de extremidade específico. Uma vez iniciados, eles não terminam. Para processar fluxos sem limites, a sequência do fluxo deve ser mantida. O Flink aceita esses fluxos como entrada, transforma os dados, realiza análises e apresenta um ou mais fluxos de saída como resultado.
Como o Apache Flink facilita o trabalho
O principal objetivo do Apache Flink é reduzir a complexidade do processamento de big data em tempo real. Ele processa eventos em alta velocidade e baixa latência. Como o flink é apenas um sistema de computação, ele suporta vários sistemas de armazenamento como HDFS, Amazon SE, Mongo DB, SQL, Kafka, Flume etc. O Flink também possui alta tolerância a falhas, portanto, se algum sistema falhar no processo, não será afetado. Ele continuará em outros sistemas no cluster. O Flink possui processamento de memória, portanto, possui um gerenciamento de memória excepcional.
Os vários subconjuntos do Apache Flink
Na arquitetura do flink, na camada superior, existem diferentes APIs responsáveis pelos diversos recursos do flink.
- API do conjunto de dados : essa API é usada para a transformação de conjuntos de dados. É usado para operações como mapa, filtro, grupo, associação, etc. Ele lida com conjuntos de dados limitados. API executa execução em lote para processamento de dados.
- API de fluxo de dados : esta API lida com fluxos de dados limitados e ilimitados. Semelhante à API do conjunto de dados, é usado para transformação (filtro, agregação, funções do Windows, etc.) de fluxos de dados ativos.
- API da tabela : essa API permite ao usuário processar dados relacionais. É uma linguagem de expressão semelhante ao SQL usada para escrever consultas ad-hoc para análise. Depois que o processamento é concluído, as tabelas resultantes podem ser convertidas novamente em conjuntos de dados ou fluxos de dados.
- API Gelly : essa API é usada para executar operações em gráficos. Operações como criar, transformar e um processo podem ser feitas usando a API Gelly. Simplifica o desenvolvimento de gráficos.
- API Flink ML : Juntamente com o processamento de big data, é importante aprender com esses dados e prever eventos futuros. Essa API é uma extensão de aprendizado de máquina do flink.
O que você pode fazer com o Apache Flink
É usado principalmente para processamento de fluxo de dados em tempo real, seja no pipeline ou paralelamente. Também é usado nos seguintes tipos de requisitos:
- Processamento em lote
- Processamento interativo
- Processamento de fluxo em tempo real
- Processamento de gráficos
- Processamento Iterativo
- Em Processamento de Memória
Pode-se observar que o Apache Flink pode ser usado em quase todos os cenários de big data.
Trabalhando com o Apache Flink
Funciona de maneira mestre-escravo. Ele distribuiu o processamento, o que dá ao Flink sua velocidade extremamente rápida. Possui um nó mestre que gerencia tarefas e nós escravos que executam a tarefa.
Vantagens do Apache Flink
É o futuro do processamento de big data. Abaixo estão algumas das vantagens do Apache Flink:
- Código aberto
- Alto desempenho e baixa latência
- Processamento de dados de fluxo distribuído
- Tolerância ao erro
- Computação iterativa
- Otimização do programa
- Plataforma híbrida
- Análise de gráfico
- Aprendizado de máquina
Habilidades necessárias do Apache Flink
O mecanismo de processamento de dados principal no Apache Flink é escrito em Java e Scala. Portanto, qualquer pessoa que tenha um bom conhecimento de Java e Scala pode trabalhar com o Apache Flink. Além disso, os programas podem ser escritos em Python e SQL. Juntamente com a linguagem de programação, também é preciso ter habilidades analíticas para utilizar os dados de uma maneira melhor.
Por que devemos usar o Apache Flink
Possui um extenso conjunto de recursos. Pode ser usado em qualquer cenário, seja em processamento de dados em tempo real ou iterativo. Ele pode ser implantado com muita facilidade em um ambiente diferente. Ele fornece uma estrutura mais poderosa para processar dados de streaming. Possui um algoritmo mais eficiente e poderoso para brincar com os dados. É a próxima geração de big data. É muito mais rápido que qualquer outro mecanismo de processamento de big data.
Escopo do Apache Flink
Abaixo estão algumas das áreas em que o Apache Flink pode ser usado:
- Detecção de fraude
- Detecção de anomalia
- Alerta baseado em regras
- Rede social
- Monitoramento da Qualidade
- Análise ad-hoc de dados ativos
- Análise gráfica em larga escala
- ETL contínuo
- Construção de índice de pesquisa em tempo real
Por que precisamos do Apache Flink
Até agora, tivemos o Apache spark para processamento de big data. Mas o Apache Flink é uma versão aprimorada do Apache Spark. No centro do Apache Flink está o processador de dados Stream distribuído, que aumenta a velocidade do processamento de dados em tempo real em muitas dobras. A análise de gráficos também se torna fácil pelo Apache Flink. Além disso, é de código aberto. Portanto, é a ferramenta de última geração para big data.
Quem é o público certo para aprender o Apache Flink
Qualquer pessoa que queira processar dados com velocidade rápida de iluminação e latência mínima, que queira analisar big data em tempo real, poderá aprender o Apache Flink. Pessoas com interesse em análise e conhecimento em Java, Scala, Python ou SQL podem aprender o Apache Flink.
Como essa tecnologia o ajudará no crescimento da carreira
Como o Flink é a mais recente estrutura de processamento de big data, é o futuro da análise de big data. Portanto, aprender o Apache Flink pode colocá-lo em empregos quentes. Você pode conseguir um emprego nas principais empresas com a escala de pagamento melhor do mercado.
Conclusão
Com todos os big data e análises em tendência, o Apache Flink é uma tecnologia de nova geração que leva o processamento de dados em tempo real a um nível totalmente novo. É semelhante à faísca, mas possui alguns recursos aprimorados.
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