آپاچی فلینک قسمت 1: یک مقدمه جامع

TLDR

Apache Flink یک چارچوب پردازش جریان منبع باز قدرتمند برای داده های بزرگ است که قابلیت های پردازش همزمان و دسته ای را ارائه می دهد. با انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری خود، Flink برای موارد استفاده مانند تشخیص تقلب، تجزیه و تحلیل گزارش، اینترنت اشیا (اینترنت اشیا)، تشخیص ناهنجاری و یادگیری ماشینی ایده‌آل است و آن را به یک راه‌حل پیشنهادی برای سازمان‌هایی تبدیل می‌کند که نیاز به تجزیه و تحلیل و بینش در زمان واقعی دارند.

طرح کلی

• مقدمه ای بر آپاچی فلینک
• تکامل Flink و جایگاه آن در اکوسیستم کلان داده
• ویژگی های کلیدی و مزایای استفاده از Flink
• معماری و اجزای فلینک
• موارد استفاده در دنیای واقعی و داستان های موفقیت
• نتیجه

مقدمه ای بر آپاچی فلینک

Apache Flink یک چارچوب پردازش جریانی منبع باز و توزیع شده است که برای انجام وظایف پردازش داده در مقیاس بزرگ، با توان عملیاتی بالا و تاخیر کم طراحی شده است. می تواند هر دو را پردازش کند جریان (زمان واقعی) و دسته ای داده‌های (تاریخی)، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا بینش‌هایی را از مجموعه داده‌های عظیم در زمان واقعی به دست آورند. Flink به طور گسترده برای برنامه های مختلف داده های بزرگ استفاده می شود، مانند رویداد محور در حال پردازش، فراگیری ماشین، و تجزیه و تحلیل داده ها. Flink در هسته خود یک موتور پردازش داده قوی را ارائه می دهد که از پردازش و پنجره سازی در زمان پشتیبانی می کند و امکان تجزیه و تحلیل دقیق و به موقع داده های مبتنی بر زمان را فراهم می کند.

منبع: Giphy

تکامل Flink و جایگاه آن در اکوسیستم کلان داده

در ابتدا به عنوان پروژه تحقیقاتی استراتوسفر در دانشگاه فنی برلین، آپاچی فلینک به عنوان یک پذیرش پذیرفته شد پروژه انکوباتور آپاچی در سال 2014 و در سال 2015 به یک پروژه سطح بالای آپاچی تبدیل شد. Flink از آن زمان به سرعت تکامل یافته است و نیاز روزافزون به موقع پردازش داده ها و ظهور به عنوان بخشی جدایی ناپذیر از اکوسیستم کلان داده. این بخشی جدایی ناپذیر از اکوسیستم کلان داده است و خود را در کنار سایر چارچوب های پردازش داده محبوب مانند Apache Hadoop، Apache Spark و Apache Kafka قرار می دهد. در حالی که جرقه تمرکز می کند پردازش دسته ای با پشتیبانی اضافی برای پخش، قابل توجه در درجه اول الف است پردازش جریانی چارچوب با پشتیبانی اضافی برای پردازش دسته ای.

منبع: Giphy

ویژگی های کلیدی و مزایای استفاده از Flink

• پردازش جریان واقعی: نقطه قوت Apache Flink در توانایی آن در مدیریت پردازش داده های بلادرنگ با حداقل تاخیر نهفته است. قابلیت‌های پردازش جریان واقعی آن، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا بینش‌های فوری را به دست آورند و تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کنند، و به آن‌ها قدرت می‌دهد تا در چشم‌انداز رقابتی و پرشتاب امروزی جلوتر بمانند.
• تحمل خطا: Flink مکانیزم های مقاوم برای تحمل خطا از جمله ایست بازرسی و مدیریت ایالت را ارائه می دهد. این ویژگی‌ها تضمین‌های قوی برای پردازش دقیقاً یک‌بار ارائه می‌کنند و از یکپارچگی داده‌ها حتی در صورت خرابی اطمینان می‌دهند. این سطح از قابلیت اطمینان برای برنامه هایی که در آن ثبات و دقت داده ها از اهمیت بالایی برخوردار است بسیار مهم است.
• مقیاس پذیری: معماری Flink به گونه ای طراحی شده است که به صورت یکپارچه مقیاس پذیر باشد و حجم عظیم داده را به راحتی مدیریت کند. Flink که قادر به پردازش میلیون‌ها رویداد در ثانیه با حفظ تأخیر کم است، یک انتخاب ایده‌آل برای سازمان‌هایی است که به دنبال مدیریت جریان‌های داده در حال رشد بدون به خطر انداختن عملکرد هستند.
• API های انعطاف پذیر: Flink مجموعه متنوعی از APIهای متناسب با موارد استفاده و سبک‌های برنامه‌نویسی مختلف را ارائه می‌کند، مانند DataStream API برای جریان داده، DataSet API برای پردازش دسته‌ای، Table API و SQL برای پردازش داده‌های سطح بالا و اعلامی، و توابع Stateful برای ساختن. برنامه های پیچیده و حالت دار این انعطاف پذیری به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا مناسب ترین API را برای نیازهای خاص خود انتخاب کنند و نوآوری و خلاقیت را تقویت کنند.
• قابل توسعه و مدولار: یکی از جذاب ترین ویژگی های Flink توسعه پذیری و ماژولار بودن آن است. چارچوب را می توان به راحتی سفارشی کرد و گسترش داد تا از طیف گسترده ای از منابع داده، سینک ها و باطن های دولتی سفارشی پشتیبانی کند. این سازگاری سازمان ها را قادر می سازد تا به طور یکپارچه Flink را در زیرساخت داده های موجود خود ادغام کنند و امکانات جدیدی را برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها باز کنند.

Apache Flink با ارائه ترکیبی قدرتمند از پردازش جریان واقعی، تحمل خطا، مقیاس‌پذیری، APIهای انعطاف‌پذیر و توسعه‌پذیری، به عنوان یک انتخاب قانع‌کننده برای سازمان‌هایی که به دنبال استفاده از قدرت داده‌های بزرگ و باز کردن بینش‌های ارزشمند در زمان واقعی هستند، ظاهر شده است.

منبع: Giphy

معماری و اجزای فلینک

معماری Apache Flink بر روی مجموعه ای از اجزای قدرتمند ساخته شده است که نیازهای پردازش داده های مختلف را برآورده می کند و آن را به یک راه حل سازگار و انعطاف پذیر برای موارد استفاده مختلف تبدیل می کند.

• DataStream API: DataStream API API اصلی Flink برای پردازش جریان های نامحدود داده در زمان واقعی است. این پنجره‌سازی مبتنی بر زمان، پردازش زمان رویداد و ویژگی‌های مدیریت حالت غنی را پشتیبانی می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا برنامه‌های پردازش جریانی پیچیده با دقت بالا و تأخیر کم بسازند. API همچنین شامل پشتیبانی از ویژگی‌های پیشرفته مانند واترمارک، تایمر و اپراتورهای حالتی است که کاربران را قادر می‌سازد تا به آسانی با وظایف چالش برانگیز تحلیل زمان واقعی مقابله کنند.
• جدول API و SQL: Table API یک API اعلامی و سطح بالا برای پردازش داده های دسته ای و جریانی است. این سینتکس شبیه به SQL را ارائه می دهد و کار با Flink را برای کاربران آشنا با SQL آسان می کند. SQL API، زیرمجموعه ای از Table API، پشتیبانی استاندارد ANSI SQL را ارائه می دهد و امکان یکپارچه سازی یکپارچه با ابزارها و سیستم های موجود را فراهم می کند. Table API و SQL با پشتیبانی از ویژگی های پیشرفته مانند عملیات مبتنی بر زمان، توابع تعریف شده توسط کاربر و پنجره سازی، توسعه برنامه های پیچیده پردازش داده را ساده می کند و منحنی یادگیری را برای کاربران جدید کاهش می دهد.
• توابع حالت دار: Stateful Functions یک چارچوب رویداد محور و بدون سرور است که بر روی Flink ساخته شده است. این روشی را برای ساخت برنامه های پیچیده و حالت دار با استفاده از یک مدل برنامه نویسی کاربردی ارائه می دهد. با ترکیب مقیاس پذیری و تحمل خطا Flink با سادگی توابع بدون حالت، توابع Stateful به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که برنامه های کاربردی بسیار در دسترس و توزیع شده ای ایجاد کنند که می توانند حجم زیادی از رویدادها را با حفظ حالت ثابت پردازش کنند. این چارچوب به‌ویژه برای معماری‌های میکروسرویس‌ها، برنامه‌های کاربردی اینترنت اشیا، و سایر موارد استفاده که مدیریت حالت و پردازش رویداد محور ضروری است، مناسب است.

Apache Flink به توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا به طیف گسترده‌ای از چالش‌های پردازش داده، از تجزیه و تحلیل بلادرنگ گرفته تا پردازش دسته‌ای در مقیاس بزرگ، با سهولت و کارایی رسیدگی کنند. معماری مدولار و توسعه‌پذیر Flink تضمین می‌کند که ابزاری همه‌کاره و ارزشمند در چشم‌انداز همیشگی داده‌های بزرگ باقی می‌ماند.

منبع: Giphy

موارد استفاده در دنیای واقعی و داستان های موفقیت

تطبیق پذیری و قابلیت های پردازش کم تاخیر Apache Flink آن را برای موارد استفاده مختلف در صنایع ایده آل می کند:

• کشف تقلب مالی: بانک‌ها و مؤسسات مالی مانند علی‌بابا از Flink برای پردازش حجم عظیم تراکنش‌ها در زمان واقعی استفاده می‌کنند و کلاهبرداری را به‌طور مؤثر شناسایی و از آن جلوگیری می‌کنند.
• تجزیه و تحلیل گزارش و رویداد: شرکت هایی مانند اوبر از Flink برای پردازش و تجزیه و تحلیل روزانه میلیاردها رویداد استفاده کنید و کارایی عملیاتی و تجربه کاربر را افزایش دهید.
• پردازش داده های اینترنت اشیا: پردازش کم تأخیر Flink برای مصرف و تجزیه و تحلیل داده های اینترنت اشیا ایده آل است. بوش از Flink برای تعمیر و نگهداری پیش بینی و نظارت بر زمان واقعی در راه حل های صنعت متصل استفاده می کند.
• تشخیص ناهنجاری: Flink الگوهای غیرعادی را در داده های سری زمانی شناسایی می کند که در نظارت شبکه و امنیت سایبری مفید است. Comcast از Flink برای تشخیص ناهنجاری در زمان واقعی و نظارت بر شبکه استفاده می کند.
• فراگیری ماشین: ادغام Flink با کتابخانه های معروف یادگیری ماشینی به کاربران اجازه می دهد تا برنامه های یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ و در زمان واقعی بسازند. ING از Flink برای خطوط لوله یادگیری ماشین استفاده می کند تا تجربه مشتری را بهبود بخشد و کلاهبرداری را به طور کارآمدتر شناسایی کند.

این داستان‌های موفقیت پتانسیل Flink را در رسیدگی به چالش‌های پردازش داده‌های پیچیده و در مقیاس بزرگ در صنایع مختلف، تقویت بینش‌های مبتنی بر داده و تجزیه و تحلیل بلادرنگ به نمایش می‌گذارد.

نتیجه

در نتیجه، Apache Flink به عنوان یک چارچوب پردازش جریان قدرتمند و انعطاف پذیر در اکوسیستم کلان داده ظاهر شده است. توانایی آن در مدیریت داده های جریانی و دسته ای، همراه با API های غنی و معماری مقاوم در برابر خطا، آن را به گزینه ای محبوب برای برنامه های مختلف پردازش داده تبدیل کرده است. موارد متعدد استفاده در دنیای واقعی و داستان‌های موفقیت، پتانسیل Flink را در رسیدگی به چالش‌های پردازش داده در مقیاس بزرگ نشان می‌دهد. همانطور که تقاضا برای تجزیه و تحلیل و بینش بلادرنگ همچنان در حال رشد است، Apache Flink موقعیت خوبی دارد تا به سازمان ها کمک کند تا از داده های خود حداکثر استفاده را ببرند.

در قسمت 2 از سری آپاچی فلینک، آپاچی فلینک را با آپاچی اسپارک مقایسه می کنیم و تفاوت های آنها را متوجه می شویم.

پیوند به وبلاگ اصلی: https://www.mage.ai/blog/apache-flink-ep-1-comprehensive-introduction