Apache Flink es un marco de código abierto que facilita el procesamiento de flujos de datos. Permite el procesamiento continuo de datos en tiempo real y se puede utilizar en una amplia variedad de plataformas.
Apache Flink es un marco de código abierto que proporciona muchas herramientas diferentes para el procesamiento eficiente de flujos de datos y datos estáticos. Flink se desarrolló para que pueda ejecutarse en todas las plataformas comunes para la computación en clúster. Un enfoque especial para los desarrolladores es la alta velocidad de procesamiento de los datos y los flujos de datos: el procesamiento se lleva a cabo en tiempo real y sin almacenamiento intermedio de los datos recopilados en bases de datos separadas.
Una descripción general de las funciones principales de Apache Flink
Flink proporciona varias API, cada una de las cuales se especializa en diferentes aspectos. La API DataStream forma la base del marco y ofrece las funciones básicas para el procesamiento de transmisiones. En ProcessFunctions hay herramientas con las que es posible un control detallado de los estados y el tiempo, por ejemplo para configurar temporizadores para eventos o cálculos. Apache Flink también ofrece una API de tabla y es compatible con SQL para permitir consultas a varias fuentes de datos.
Ventajas de Apache Flink
Apache Flink ayuda a que el procesamiento de transmisiones sea más eficiente. El procesamiento en tiempo real significa que los flujos de datos se pueden procesar tan pronto como surjan. Flink también es escalable para cada necesidad y también deberías poder operar en tiempo real cuando la herramienta se usa en grupos a gran escala. Flink también es adecuado para un procesamiento rápido con grandes volúmenes de datos.
Debido al procesamiento rápido, los datos evaluados se pueden transmitir rápidamente a las ubicaciones y dispositivos requeridos. Entonces un tiempo de respuesta optimizado para dispositivos en red que dependen de la entrada de sensores externos y otros dispositivos para su trabajo.
Otra ventaja es que con Flink, las bases de datos ya no son necesarias para almacenar temporalmente los datos resultantes antes del análisis. Se pueden procesar flujos de datos ilimitados en el sitio y en el momento en que surgen. Todavía existe la opción de procesar datos estáticos. Si es necesario, los datos también pueden almacenarse en una base de datos y procesarse con Apache Flink.
Ejemplos de aplicación para Apache Flink
El marco se utiliza cuando el enfoque de una aplicación está en el procesamiento en tiempo real. Los dispositivos y máquinas en red del Internet industrial de las cosas producen, por ejemplo, B. un flujo continuo de valores medidos y datos de sensores que deben procesarse lo más rápido posible. Porque estos datos son fundamentales para la comunicación entre las máquinas y, por tanto, para el buen y eficiente funcionamiento de la cadena de producción.
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Pero el control de ciertos procesos digitales más allá de la Industria 4.0 a menudo requiere monitoreo y evaluación en tiempo real. Podría, por ejemplo, ser útil observar las transacciones o el comportamiento de los usuarios para poder reaccionar más rápido a ciertos eventos o para que los procesos automatizados se ejecuten de manera aún más eficiente.