Qu'est-ce que Apache Flink?
Apache Flink est un nouveau framework open source de traitement de données volumineuses. Il est conçu pour traiter des données de streaming en temps réel. C'est plus rapide que l'étincelle. Par conséquent, peut être appelé comme outil de Big Data de nouvelle génération ou 4G de Big Data. Il fournit une vitesse de traitement rapide d'éclairage avec des analyses sophistiquées pour effectuer un traitement de données volumineuses.
Définition
Il s'agit d'un cadre de traitement de flux distribué développé par Apache Software Foundation. Il est basé sur un moteur de flux de données en streaming distribué écrit en Java et Scala. Conçu pour traiter des données de streaming en temps réel, Flink fournit un débit élevé avec un moteur de streaming à faible latence. Flink s'exécute sur tous les environnements courants, effectue des calculs à n'importe quelle échelle. Les données générées sous forme de flux à partir de journaux de machine, d'interaction de l'utilisateur avec une application Web ou mobile, des transactions par carte de crédit, etc. peuvent être traitées à l'aide de Flink.
Comprendre Apache Flink
Il est utilisé pour traiter à la fois les flux de données bornés et non limités.
Flux de données borné: les flux qui ont des points de début et de fin spécifiques sont appelés flux finis.
Flux de données illimité: ce sont ces flux qui n'ont pas de point de terminaison spécifique. Une fois commencés, ils ne se terminent pas. Pour traiter des flux illimités, la séquence du flux doit être conservée. Flink prend ces flux en entrée, transforme les données, effectue des analyses dessus et présente un ou plusieurs flux de sortie en conséquence.
Comment Apache Flink facilite-t-il le travail
Le principal objectif d'Apache Flink est de réduire la complexité du traitement des mégadonnées en temps réel. Il traite les événements à grande vitesse et à faible latence. Comme flink n'est qu'un système informatique, il prend en charge plusieurs systèmes de stockage tels que HDFS, Amazon SE, Mongo DB, SQL, Kafka, Flume, etc. Il se poursuivra sur d'autres systèmes du cluster. Flink a dans le traitement de la mémoire, d'où une gestion de la mémoire exceptionnelle.
Les différents sous-ensembles d'Apache Flink
Dans l'architecture de flink, sur la couche supérieure, il existe différentes API qui sont responsables des diverses capacités de flink.
- API de jeux de données: cette API est utilisée pour la transformation des jeux de données. Il est utilisé pour des opérations telles que la carte, le filtre, le groupe, la jointure, etc. Il traite des ensembles de données bornés. L'API exécute l'exécution par lots pour le traitement des données.
- API de flux de données : cette API traite des flux de données limités et non limités. Semblable à l'API de jeu de données, il est utilisé pour la transformation (filtre, agrégation, fonctions Windows, etc.) des flux de données en direct.
- API de table : cette API permet à l'utilisateur de traiter les données relationnelles. Il s'agit d'un langage d'expression de type SQL utilisé pour écrire des requêtes ad hoc pour l'analyse. Une fois le traitement terminé, les tables résultantes peuvent être reconverties en ensembles de données ou en flux de données.
- API Gelly : Cette API est utilisée pour effectuer des opérations sur les graphiques. Des opérations telles que la création, la transformation et un processus peuvent être effectuées à l'aide de l'API Gelly. Il simplifie le développement des graphiques.
- Flink ML API : Outre le traitement des mégadonnées, il est également important d'apprendre de ces données et de prévoir les événements futurs. Cette API est une extension d'apprentissage automatique de flink.
Que pouvez-vous faire avec Apache Flink
Il est principalement utilisé pour le traitement de flux de données en temps réel dans le pipeline ou parallèlement. Il est également utilisé dans les types d'exigences suivants:
- Le traitement par lots
- Traitement interactif
- Traitement de flux en temps réel
- Traitement graphique
- Traitement itératif
- Traitement en mémoire
On peut voir qu'Apache Flink peut être utilisé dans presque tous les scénarios de Big Data.
Travailler avec Apache Flink
Il fonctionne de manière maître-esclave. Il a un traitement distribué, ce qui donne à Flink une vitesse ultra-rapide. Il a un nœud maître qui gère les travaux et des nœuds esclaves qui exécutent le travail.
Avantages d'Apache Flink
C'est l'avenir du traitement des mégadonnées. Voici quelques-uns des avantages d'Apache Flink:
- Open source
- Haute performance et faible latence
- Traitement des données de flux distribué
- Tolérance aux pannes
- Calcul itératif
- Optimisation de programme
- Plateforme hybride
- Analyse graphique
- Apprentissage automatique
Compétences Apache Flink requises
Le moteur de traitement des données de base dans Apache Flink est écrit en Java et Scala. Ainsi, toute personne ayant une bonne connaissance de Java et Scala peut travailler avec Apache Flink. De plus, les programmes peuvent être écrits en Python et SQL. En plus du langage de programmation, il faut également avoir des compétences analytiques pour utiliser les données de manière optimale.
Pourquoi devrions-nous utiliser Apache Flink
Il possède un ensemble complet de fonctionnalités. Il peut être utilisé dans n'importe quel scénario, qu'il s'agisse de traitement de données en temps réel ou de traitement itératif. Il peut être déployé très facilement dans un environnement différent. Il fournit un cadre plus puissant pour traiter les données en streaming. Il dispose d'un algorithme plus efficace et plus puissant pour jouer avec les données. C'est la prochaine génération de Big Data. Il est beaucoup plus rapide que tout autre moteur de traitement de données volumineuses.
Portée Apache Flink
Voici quelques-uns des domaines dans lesquels Apache Flink peut être utilisé:
- Détection de fraude
- Détection d'une anomalie
- Alerte basée sur des règles
- Réseau social
- Suivi qualité
- Analyse ad hoc des données en direct
- Analyse graphique à grande échelle
- ETL continu
- Construction d'index de recherche en temps réel
Pourquoi avons-nous besoin d'Apache Flink
Jusqu'à présent, nous avions Apache spark pour le traitement des mégadonnées. Mais Apache Flink est une version améliorée d'Apache Spark. Au cœur d'Apache Flink se trouve un processeur de données de flux distribué qui augmente la vitesse de traitement des données de flux en temps réel de plusieurs fois. L'analyse des graphes devient également facile avec Apache Flink. De plus, c'est open source. Il s'agit donc de l'outil de nouvelle génération pour les mégadonnées.
Quelle est la bonne audience pour apprendre Apache Flink
Quiconque souhaite traiter des données avec une vitesse d'éclairage élevée et une latence minimale, qui souhaite analyser les mégadonnées en temps réel peut apprendre Apache Flink. Les personnes intéressées par l'analyse et connaissant Java, Scala, Python ou SQL peuvent apprendre Apache Flink.
Comment cette technologie vous aidera-t-elle dans la croissance de votre carrière
Étant donné que Flink est le dernier cadre de traitement des mégadonnées, c'est l'avenir de l'analyse des mégadonnées. Par conséquent, apprendre Apache Flink pourrait vous amener à des emplois à chaud. Vous pouvez obtenir un emploi dans les meilleures entreprises avec une échelle de salaire qui soit la meilleure du marché.
Conclusion
Avec toutes les données volumineuses et les analyses à la mode, Apache Flink est une technologie de nouvelle génération qui porte le traitement des données en temps réel à un tout nouveau niveau. Il est similaire à l'étincelle mais a quelques fonctionnalités améliorées.
Articles recommandés
Cela a été un guide pour ce qui est Apache Flink. Ici, nous avons discuté du travail, de la croissance de carrière, des compétences et des avantages d'Apache Flink. En outre, les meilleures entreprises qui utilisent cette technologie. Vous pouvez également consulter nos autres articles suggérés pour en savoir plus -
- Qu'est-ce qu'Apache?
- Comment installer Apache
- Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?
- Qu'est-ce que PowerShell?