كيف تؤثر أباتشي فلينك وأباتشي بايمون على تدفق البيانات

تم تصميم Apache Paimon للعمل بفعالية مع تدفق البيانات المستمر، وهو ما هو معتاد في الأنظمة الحديثة مثل الأسواق المالية ومواقع التجارة الإلكترونية وأجهزة الإنترنت من الأشياء. إنه نظام تخزين بيانات مصمم لإدارة كميات ضخمة من البيانات بشكل فعال، خاصة للأنظمة التي تتعامل مع تحليل البيانات بشكل مستمر مثل بيانات التدفق أو التغييرات مع مرور الوقت مثل تحديثات قواعد البيانات أو الحذف.

باختصار، يعمل Apache Paimon بشكل مماثل لأمين المكتبة المتطور لبياناتنا. سواء كنا ندير عمل تجاري عبر الإنترنت كبير أو موقع ويب صغير، يحتفظ بكل شيء منظمًا، ويحدثه حسب الحاجة، ويضمن توفره دائمًا للاستخدام. جزء أساسي من نظام Apache Paimon البيئي، Apache Flink هو إطار معالجة تدفق البيانات في الوقت الحقيقي الذي يوسع بشكل كبير قدراته. دعونا نتحقق من كيفية عمل Apache Paimon و Apache Flink بشكل فعال معًا.

معالجة تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي

تدمج Apache Paimon تحديثات البث الحية في تنظيم البيانات عبر توظيف الهيكل التنظيمي للبيانات بشكل إبداعي معشجرة الدمج المنفصلة عن التسجيل (LSM Tree). تعتبر شجرة LSM طريقة إبداعية لإدارة وتنظيم البيانات في الأنظمة التي تعالج الكتابات والتحديثات الكثيرة، مثل قواعد البيانات أو أنظمة التخزين. من ناحية أخرى، يعمل Flink كمحرك قوي لتحسين بيانات البث الحي من خلال تعديلها، أو إثرائها، أو هيكلتها عند وصول تيارات البيانات الواردة (مثل المعاملات، أو أفعال المستخدمين، أو قراءات الحساسات) في الوقت الحقيقي. بعد ذلك، يقوم بحفظ وتحديث هذه التيارات في Paimon، مضمنًا أن البيانات يمكن الوصول إليها على الفور للاستخدام اللاحق، مثل التحليلات أو التقارير. تجعل هذه الدمج يمكن الحفاظ على مجموعات البيانات حديثة في بيئات سريعة التغيير.

تخزين بيانات موثوق ومتسق

في أنظمة البيانات الحية، الحفاظ على توازن بيانات موثوق به — أي منع السجلات المفقودة أو المكررة أو المتناقضة — هو واحد من المشاكل الرئيسية. للتغلب على ذلك، يتعاون Flink وPaimon على النحو التالي:

يضيف Flink عوامل تصفية أو تجميعات أو تحويلات بعد معالجة الأحداث. يضمن Paimon التماسك في تخزين النتائج، حتى في حالة وجود تحديثات أو حذفات أو وصول متأخر للأحداث. على سبيل المثال، لضمان أن المخزون دائمًا صحيح، يمكن لـ Flink، على سبيل المثال، معالجة تحديثات الطلبات في منصة التسوق عبر الإنترنت وتغذيتها في Paimon.

دعم العمليات في تحميلات البث المباشر

من أجل ضمان سلامة البيانات، يدعم Paimon عمليات ACID (الذروة، التناسق، العزلة، التوثيق). يتم دمج هذا النموذج التعاملي وFlink بشكل وثيق حيث يضمن كتابة البيانات في Paimon أن ينجح العملية بأكملها أو لا شيء يتم كتابته، مما يتجنب البيانات الجزئية أو المعطوبة. يضمن معالجة مرة واحدة بالضبط، مما يعني معالجة كل قطعة من البيانات وحفظها مرة واحدة بالضبط، حتى في حالة الأخطاء. من خلال هذه التآزر التعاملي، تعتبر Flink وPaimon خيارًا قويًا للأنظمة التي تحتاج إلى موثوقية عالية.

تحليلات الوقت الحقيقي والاستعلام

تم تحسين Paimon للاستعلامات التحليلية على البيانات في الوقت الحقيقي والبيانات التاريخية. مع Flink، تصبح البيانات المتدفقة متاحة على الفور للتحقيق بعد معالجتها وتخزينها في Paimon. ينظم Paimon ويفهرس البيانات بحيث تكون الاستعلامات سريعة، سواء كانت تستهدف البيانات التاريخية أو البيانات الحالية. يتيح هذا التكامل للشركات أداء تحليلات الوقت الحقيقي، مثل اكتشاف الشوائب، وإنشاء لوحات معلومات حية، أو استخلاص رؤى العملاء، مباشرة على تخزين Paimon.

دعم التدفق والدفعة في واحد

تشتهر فلينك باستخدام نفس المحرك لمعالجة كل من أعباء البيانات التجميعية والبيانات الجارية. يكمل بيمون ذلك من خلال تخزين البيانات في تنسيق محسن لكلا أنواع الأعباء. من خلال استغلال قدرات فلينك لمعالجة البيانات التاريخية والجارية معًا بسلاسة، يعد توفير تركيبة فلينك-بيمون مثاليًا للأنظمة التي تحتاج إلى نهج موحد لمعالجة البيانات، مثل تحليل سلوك العملاء الذي يجمع بين التفاعلات السابقة والحالية.

ضغط البيانات وتطورها الفعال

مع مرور الوقت، يمكن أن تؤدي هيكلة التخزين لبيانات الجارية إلى التشتت وعدم الكفاءة. تعمل فلينك وبيمون معًا على معالجة هذه المشكلة، حيث ينظم بيمون البيانات في أشجار الدمج المنظمة بالسجلات (LSM Trees)، التي تتعامل بكفاءة مع التحديثات والحذف المتكرر. من ناحية أخرى، يعمل فلينك مع بيمون على ضغط ودمج البيانات بانتظام، مما يضمن بقاء التخزين نظيفًا والاستعلامات سريعة. على سبيل المثال، يمكن لمنصة التواصل الاجتماعي إدارة حجم كبير من سجلات نشاط المستخدمين دون تكدس في التخزين.

كشف الاحتيال في الوقت الحقيقي هو مثال على حالة الاستخدام.

الكشف عن الاحتيال في الوقت الحقيقي أمر حاسم في تطبيق مالي. يتم معالجة المعاملات الواردة بواسطة Apache Flink، الذي يقوم بمن ثم بتوجيهها إلى Paimon بعد تحديد أي اتجاهات مشكوك فيها أو إشارة أنماط مريبة. يقوم Paimon بتخزين هذه المعاملات المعلمة، مما يضمن توفرها للمراجعة الفورية والتحليل طويل المدى. يمكن للمحللين الاستعلام عن بيانات Paimon للتحقيق في أنماط الاحتيال وضبط منطق معالجة Flink. يوضح هذا كيف تتعاون Paimon وFlink لبناء أنظمة ذكية في الوقت الحقيقي.

ملاحظة: – يدعم Paimon حاليًا Flink 1.20، 1.19، 1.18، 1.17، 1.16، 1.15 وفي الوقت الحالي، يقدم نوعين مختلفين من الملفات JAR. الملف المجمَّع لقراءة/كتابة البيانات، والملف العملية لمهام مثل الضغط اليدوي. يمكنك قراءة هنا (https://paimon.apache.org/docs/master/flink/quick-start/) لتنزيل والبدء السريع مع Flink.

الخاتمة

Apache Flink هو عنصر أساسي في Apache Paimon حيث يوفر قوة معالجة في الوقت الحقيقي تعزز القدرة القوية وميزات التخزين في Paimon. يعملان معًا لإنشاء بيئة قوية للتعامل مع البيانات المتطورة بسرعة وتقييمها، مما يمنح المؤسسات القدرة على اتخاذ القرارات على الفور والحصول على رؤى مع الحفاظ على كفاءة ونزاهة بياناتهم.

آمل أن تكون قد استمتعت بقراءة هذا. إذا وجدت هذه المقالة قيمة، يرجى النظر في الإعجاب ومشاركتها.