68 lines
6.8 KiB
Markdown
68 lines
6.8 KiB
Markdown
---
|
||
title: Flink
|
||
localeTitle: Flink
|
||
---
|
||
## Flink
|
||
|
||
Apache Flink - это платформа обработки потоков с открытым исходным кодом с мощными возможностями потоковой обработки и пакетной обработки.
|
||
|
||
Ядро Apache Flink - это распределенный потоковый поток данных, написанный на Java и Scala. Flink выполняет произвольные программы потока данных в параллельном и конвейерном режиме. Конвейерная система исполнения Flink позволяет выполнять программы обработки объемных / пакетных и потоковых данных. Кроме того, среда исполнения Flink поддерживает выполнение итеративных алгоритмов изначально. Flink обеспечивает высокопроизводительный, низкозатратный потоковый движок, а также поддержку обработки событий и управления состоянием. Приложения Flink являются отказоустойчивыми в случае сбоя машины и поддерживают точно-семантику. Программы могут быть написаны на Java, Scala, Python и SQL и автоматически скомпилированы и оптимизированы в программы потоков данных, которые выполняются в кластерной или облачной среде.
|
||
|
||
Flink не предоставляет свою собственную систему хранения данных и предоставляет соединители источника данных и приемника для таких систем, как Amazon Kinesis, Apache Kafka, HDFS, Apache Cassandra и ElasticSearch.
|
||
|
||
|
||
|
||
**Что нового в Apache Flink?**
|
||
|
||
* Flink реализует фактическую поточную обработку и не имитирует ее с помощью микро-пакетной обработки. В Spark streaming - особый случай пакетной обработки, в то время как в Flink-пакете - частный случай потоковой передачи (поток конечного размера)
|
||
* Flink имеет лучшую поддержку циклической и итеративной обработки
|
||
* Flink имеет более низкую задержку и более высокую пропускную способность
|
||
* Flink имеет более мощные операторы Windows
|
||
* Flink реализует легкие распределенные снимки, которые имеют низкую накладную и только однократную гарантию обработки при обработке потока, без использования микробиблиотеки, поскольку Spark делает
|
||
* Flink поддерживает изменяемое состояние при обработке потока
|
||
|
||
### Особенности
|
||
|
||
* Первое время выполнения, которое поддерживает как пакетную обработку, так и программы потоковой передачи данных
|
||
* Элегантные и плавные API-интерфейсы в Java и Scala
|
||
* Время выполнения, которое поддерживает очень высокую пропускную способность и низкую задержку событий одновременно
|
||
* Поддержка _времени события_ и обработки _вне порядка_ в API DataStream на основе модели _потока данных_
|
||
* Гибкое оконное (время, счет, сеансы, пользовательские триггеры) по разной временной семантике (время события, время обработки)
|
||
* Отказоустойчивость с гарантией _безотказной_ обработки
|
||
* Естественное обратное давление в потоковых программах
|
||
* Библиотеки для обработки графов (пакетные), машинное обучение (пакетные) и комплексная обработка событий (потоковая передача)
|
||
* Встроенная поддержка итеративных программ (BSP) в API DataSet (пакетный)
|
||
* Пользовательское управление памятью для эффективного и надежного переключения между встроенными и встроенными алгоритмами обработки данных
|
||
* Уровни совместимости для Apache Hadoop MapReduce и Apache Storm
|
||
* Интеграция с YARN, HDFS, HBase и другими компонентами экосистемы Apache Hadoop
|
||
|
||
### Использование Flink
|
||
|
||
Предпосылки для создания Flink:
|
||
|
||
* Unix-подобная среда (мы используем Linux, Mac OS X, Cygwin)
|
||
* мерзавец
|
||
* Maven (рекомендуется версия 3.0.4)
|
||
* Java 7 или 8
|
||
```
|
||
git clone https://github.com/apache/flink.git
|
||
cd flink
|
||
mvn clean package -DskipTests # this will take up to 10 minutes
|
||
```
|
||
|
||
## Разработка Flink
|
||
|
||
Коммандеры Flink используют IntelliJ IDEA для разработки кодовой базы Flink. Мы рекомендуем IntelliJ IDEA для разработки проектов, связанных с кодом Scala.
|
||
|
||
Минимальными требованиями для IDE являются:
|
||
|
||
* Поддержка Java и Scala (также смешанные проекты)
|
||
* Поддержка Maven с Java и Scala
|
||
|
||
#### Дополнительная информация:
|
||
|
||
* Сайт Flink: [Apache Flink](https://flink.apache.org/)
|
||
* Документация Flink: [flinkdocs](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/)
|
||
* Quick flink tutorial: [быстрый старт](https://www.linkedin.com/pulse/introduction-apache-flink-quickstart-tutorial-malini-shukla/)
|
||
* Как руководство: [howto](https://data-artisans.com/blog/kafka-flink-a-practical-how-to)
|
||
* Flink vs Spark: [сравнение](http://www.developintelligence.com/blog/2017/02/comparing-contrasting-apache-flink-vs-spark/) |