¿Qué es Apache Flink?
Apache Flink es un nuevo marco de código abierto para el procesamiento de big data. Está diseñado para procesar datos de transmisión en tiempo real. Es más rápido que la chispa. Por lo tanto, se puede llamar como herramienta de big data de próxima generación o 4G de Big Data. Proporciona iluminación a una velocidad de procesamiento rápida con análisis sofisticados para realizar el procesamiento de big data.
Definición
Es un marco de procesamiento de flujo distribuido desarrollado por Apache Software Foundation. Se basa en un motor de flujo de datos de transmisión distribuida que está escrito en Java y Scala. Diseñado para manejar datos de transmisión en tiempo real, Flink proporciona un alto rendimiento con un motor de transmisión de baja latencia. Flink se ejecuta en todos los entornos comunes, realiza cálculos a cualquier escala. Los datos generados en forma de secuencias de registros de máquinas, la interacción del usuario con la aplicación web o móvil, las transacciones con tarjeta de crédito, etc. pueden procesarse utilizando Flink.
Entendiendo Apache Flink
Se utiliza para procesar tanto flujos de datos acotados como no acotados.
Secuencia de datos limitada: la secuencia que tiene puntos de inicio y final específicos se denominan secuencias finitas.
Flujo de datos ilimitado: son aquellos flujos que no tienen un punto final específico. Una vez iniciados, no terminan. Para procesar secuencias no limitadas, se debe mantener la secuencia de la secuencia. Flink toma estos flujos como entrada, transforma los datos, realiza análisis en ellos y presenta uno o más flujos de salida como resultado.
¿Cómo hace Apache Flink para que trabajar sea tan fácil?
El objetivo principal de Apache Flink es reducir la complejidad del procesamiento de big data en tiempo real. Procesa eventos a alta velocidad y baja latencia. Como flink es solo un sistema informático, es compatible con múltiples sistemas de almacenamiento como HDFS, Amazon SE, Mongo DB, SQL, Kafka, Flume, etc. Flink también tiene una alta tolerancia a fallas, por lo que si algún sistema falla al procesar no se verá afectado. Continuará en otros sistemas en el clúster. Flink tiene en el procesamiento de memoria, por lo tanto, tiene una gestión de memoria excepcional.
Los diversos subconjuntos de Apache Flink
En la arquitectura de flink, en la capa superior, hay diferentes API que son responsables de las diversas capacidades de flink.
- API de conjunto de datos : esta API se utiliza para la transformación de conjuntos de datos. Se utiliza para operaciones como mapa, filtro, grupo, unión, etc. Se ocupa de conjuntos de datos acotados. API ejecuta ejecución por lotes para el procesamiento de datos.
- API de flujo de datos : esta API trata con flujos de datos acotados y no acotados. Similar a la API de conjunto de datos, se usa para la transformación (filtro, agregación, funciones de Windows, etc.) de las transmisiones de datos en vivo.
- Tabla API : esta API permite al usuario procesar datos relacionales. Es un lenguaje de expresión similar a SQL que se utiliza para escribir consultas ad-hoc para el análisis. Una vez que se realiza el procesamiento, las tablas resultantes se pueden volver a convertir en conjuntos de datos o flujos de datos.
- API de Gelly : esta API se utiliza para realizar operaciones en gráficos. Se pueden realizar operaciones como crear, transformar y un proceso utilizando la API de Gelly. Simplifica el desarrollo de gráficos.
- Flink ML API : junto con el procesamiento de grandes datos, aprender de esos datos y predecir eventos futuros también es importante. Esta API es una extensión de aprendizaje automático de flink.
¿Qué puedes hacer con Apache Flink?
Se utiliza principalmente para el procesamiento de flujo de datos en tiempo real, ya sea en la tubería o en paralelo. También se usa en los siguientes tipos de requisitos:
- Procesamiento por lotes
- Procesamiento interactivo
- Procesamiento de flujo en tiempo real
- Procesamiento de gráficos
- Procesamiento iterativo
- En procesamiento de memoria
Se puede ver que Apache Flink se puede usar en casi todos los escenarios de big data.
Trabajando con Apache Flink
Funciona de manera maestro-esclavo. Tiene un procesamiento distribuido que es lo que le da a Flink una velocidad increíblemente rápida. Tiene un nodo maestro que gestiona trabajos y nodos esclavos que ejecutan el trabajo.
Ventajas de Apache Flink
Es el futuro del procesamiento de big data. A continuación se presentan algunas de las ventajas de Apache Flink:
- Fuente abierta
- Alto rendimiento y baja latencia.
- Procesamiento de datos de flujo distribuido
- Tolerancia a fallos
- Computación iterativa
- Programa de optimización
- Plataforma híbrida
- Análisis de grafos
- Aprendizaje automático
Habilidades requeridas de Apache Flink
El motor central de procesamiento de datos en Apache Flink está escrito en Java y Scala. Por lo tanto, cualquiera que tenga un buen conocimiento de Java y Scala puede trabajar con Apache Flink. Además, los programas se pueden escribir en Python y SQL. Junto con el lenguaje de programación, uno también debe tener habilidades analíticas para utilizar los datos de una mejor manera.
¿Por qué deberíamos usar Apache Flink?
Tiene un amplio conjunto de características. Se puede usar en cualquier escenario, ya sea procesamiento de datos en tiempo real o procesamiento iterativo. Se puede implementar muy fácilmente en un entorno diferente. Proporciona un marco más potente para procesar la transmisión de datos. Tiene un algoritmo más eficiente y poderoso para jugar con datos. Es la próxima generación de big data. Es mucho más rápido que cualquier otro motor de procesamiento de big data.
Alcance Flick Apache
A continuación se muestran algunas de las áreas donde se puede usar Apache Flink:
- Detección de fraude
- Detección de anomalías
- Alerta basada en reglas
- Red social
- Monitoreo de calidad
- Análisis ad-hoc de datos en vivo.
- Análisis gráfico a gran escala
- ETL continuo
- Creación de índices de búsqueda en tiempo real
¿Por qué necesitamos Apache Flink?
Hasta ahora teníamos la chispa de Apache para el procesamiento de big data. Pero Apache Flink es una versión mejorada de Apache Spark. En el núcleo de Apache Flink se encuentra el procesador de datos de flujo distribuido que aumenta la velocidad del procesamiento de datos de flujo en tiempo real en muchos pliegues. El análisis gráfico también se vuelve fácil con Apache Flink. Además, es de código abierto. Por lo tanto, es la herramienta de próxima generación para Big Data.
¿Quién es el público adecuado para aprender Apache Flink?
Cualquiera que quiera procesar datos con alta velocidad de iluminación y latencia mínima, que quiera analizar big data en tiempo real puede aprender Apache Flink. Las personas que tienen interés en el análisis y tienen conocimiento de Java, Scala, Python o SQL pueden aprender Apache Flink.
¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?
Dado que Flink es el último marco de procesamiento de big data, es el futuro del análisis de big data. Por lo tanto, aprender Apache Flink podría llevarte a trabajos interesantes. Puede conseguir un trabajo en las mejores empresas con una escala salarial que sea la mejor del mercado.
Conclusión
Con todos los grandes datos y análisis en tendencia, Apache Flink es una tecnología de nueva generación que lleva el procesamiento de datos en tiempo real a un nivel totalmente nuevo. Es similar a la chispa pero tiene algunas características mejoradas.
Artículos recomendados
Esta ha sido una guía de Qué es Apache Flink. Aquí discutimos el trabajo, el crecimiento profesional, las habilidades y las ventajas de Apache Flink. Además, las principales empresas que utilizan esta tecnología. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:
- ¿Qué es apache?
- Cómo instalar Apache
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- ¿Qué es PowerShell?