Wie Apache Flink und Apache Paimon den Datenstrom beeinflussen

Apache Paimon ist darauf ausgelegt, gut mit ständig fließenden Daten zu funktionieren, was typisch für moderne Systeme wie Finanzmärkte, E-Commerce-Seiten und Internet-of-Things-Geräte ist. Es handelt sich um ein Datenspeichersystem, das entwickelt wurde, um große Datenmengen effektiv zu verwalten, insbesondere für Systeme, die Daten kontinuierlich analysieren, wie Streaming-Daten oder Änderungen im Laufe der Zeit, wie Datenbankaktualisierungen oder -löschungen.

Kurz gesagt, funktioniert Apache Paimon ähnlich wie ein ausgeklügelter Bibliothekar für unsere Daten. Egal, ob wir ein großes Online-Geschäft oder eine kleine Webseite betreiben, es hält alles organisiert, aktualisiert es nach Bedarf und stellt sicher, dass es immer verfügbar ist. Ein wesentlicher Bestandteil des Ökosystems von Apache Paimon, Apache Flink ist ein Echtzeit-Stream-Verarbeitungsrahmen, der seine Fähigkeiten erheblich erweitert. Lassen Sie uns untersuchen, wie gut Apache Paimon und Apache Flink so effektiv zusammenarbeiten.

Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen

Apache Paimon integriert Echtzeit-Streaming-Updates in die See-Architektur, indem es das See-Format kreativ mit einem Log-Structured Merge Tree (LSM Tree) verschmilzt. LSM Tree ist eine kreative Methode zur Verwaltung und Organisation von Daten in Systemen, die viele Schreib- und Update-Vorgänge verarbeiten, wie z. B. Datenbanken oder Speichersysteme. Auf der anderen Seite fungiert Flink als leistungsstarker Motor zur Verfeinerung oder Verbesserung von Streaming-Daten, indem es sie modifiziert, anreichert oder neu strukturiert, sobald eingehende Datenströme (z. B. Transaktionen, Benutzeraktionen oder Sensorwerte) in Echtzeit eintreffen. Anschließend speichert und aktualisiert es diese Ströme in Paimon, wodurch garantiert wird, dass die Daten sofort für weitere Verwendungszwecke wie Analyse oder Berichterstattung zugänglich sind. Diese Integration ermöglicht es, stets aktuelle Datensätze auch in schnelllebigen Umgebungen zu pflegen.

Konsistenter und zuverlässiger Datenspeicher

In Echtzeit-Datensystemen ist die Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz – d. h. das Verhindern von fehlenden, duplizierten oder widersprüchlichen Datensätzen – eines der Hauptprobleme. Um dies zu überwinden, arbeiten Flink und Paimon wie folgt zusammen:

Flink fügt Filter, Aggregationen oder Transformationen nach der Verarbeitung der Ereignisse hinzu. Paimon gewährleistet Konsistenz im Speicher der Ergebnisse, auch im Falle von Updates, Löschungen oder spät eintreffenden Ereignissen. Als Beispiel könnte Flink sicherstellen, dass der Lagerbestand immer korrekt ist, indem es beispielsweise Bestellaktualisierungen in einer Online-Shopping-Plattform verarbeitet und sie in Paimon einspeist.

Unterstützung für Transaktionen in Streaming-Workloads

Um die Datenintegrität zu gewährleisten, unterstützt Paimon ACID-Transaktionen (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit). Dieses transaktionale Modell ist eng mit Flink integriert, wobei das Schreiben von Daten in Paimon garantiert, dass entweder die gesamte Operation erfolgreich ist oder nichts geschrieben wird, um teilweise oder beschädigte Daten zu vermeiden. Die Gewährleistung einer genau-einmal-Verarbeitung bedeutet, dass jedes Datenstück genau einmal verarbeitet und gespeichert wird, selbst wenn es zu Fehlern kommt. In dieser transaktionalen Synergie sind Flink und Paimon eine starke Option für Systeme, die hochgradig zuverlässig sein müssen.

Echtzeitanalysen und Abfragen

Paimon ist für analytische Abfragen sowohl auf Echtzeit- als auch auf historischen Daten optimiert. Mit Flink sind Streaming-Daten sofort nach der Verarbeitung und Speicherung in Paimon für Abfragen verfügbar. Paimon organisiert und indiziert die Daten, sodass Abfragen schnell sind, unabhängig davon, ob sie historische oder aktuelle Daten anvisieren. Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, Echtzeitanalysen durchzuführen, wie z. B. Anomalien zu erkennen, Live-Dashboards zu erstellen oder Kundeninsights direkt aus Paimons Speicher abzuleiten.

Streaming- und Batch-Unterstützung in einem

Flink ist bekannt dafür, dieselbe Engine zu verwenden, um sowohl Batch- als auch Streaming-Datenlasten zu verarbeiten. Paimon ergänzt dies, indem es Daten in einem Format speichert, das für beide Arten von Arbeitslasten optimiert ist. Durch die Nutzung der Fähigkeiten von Flink, um historische und Streaming-Daten nahtlos zusammen zu verarbeiten, ist die Kombination Flink-Paimon ideal für Systeme, die einen einheitlichen Ansatz zur Datenverarbeitung benötigen, wie z. B. die Analyse des Kundenverhaltens, die vergangene und aktuelle Interaktionen kombiniert.

Effektive Datenkompression und -entwicklung

Im Laufe der Zeit kann die Speicherstruktur für Streaming-Daten zu Fragmentierung und Ineffizienzen führen. Flink und Paimon adressieren dies gemeinsam, indem Paimon die Daten in log-strukturierten Merging-Bäumen (LSM-Bäume) organisiert, die häufige Updates und Löschvorgänge effizient verwalten. Flink arbeitet dann mit Paimon zusammen, um Daten regelmäßig zu komprimieren und zusammenzuführen, sodass der Speicher sauber bleibt und Abfragen schnell bleiben. Zum Beispiel kann eine Social-Media-Plattform eine hohe Anzahl von Benutzeraktivitätsprotokollen verwalten, ohne dass es zu Speicherineffizienzen kommt.

Die Echtzeit-B Betrugserkennung ist ein Beispiel für einen Anwendungsfall.

Echtzeit-Betrugserkennung ist entscheidend in einer Finanzanwendung. Eingehende Transaktionen werden von Apache Flink verarbeitet, das sie dann an Paimon weiterleitet, nachdem es fragwürdige Trends identifiziert oder verdächtige Muster markiert hat. Paimon speichert diese markierten Transaktionen und stellt sicher, dass sie für eine sofortige Überprüfung und eine langfristige Analyse verfügbar sind. Analysten können die Daten von Paimon abfragen, um Betrugsmuster zu untersuchen und die Verarbeitungslogik von Flink anzupassen. Dies zeigt, wie Paimon und Flink zusammenarbeiten, um intelligente Echtzeitsysteme aufzubauen.

Hinweis: – Paimon unterstützt derzeit Flink 1.20, 1.19, 1.18, 1.17, 1.16, 1.15 und bietet momentan zwei verschiedene Arten von Jars an. Das gebündelte Jar für Lese-/Schreibdaten und das Aktions-Jar für Aufgaben wie manuelle Kompaktierung. Sie können hier lesen (https://paimon.apache.org/docs/master/flink/quick-start/), um Flink herunterzuladen und einen Schnellstart durchzuführen.

Fazit

Apache Flink ist ein entscheidendes Element von Apache Paimon, da es Echtzeitverarbeitungsleistung bietet, die die starke Konsistenz und die Speicherfunktionen von Paimon verbessert. Sie arbeiten zusammen, um ein leistungsstarkes Ökosystem für die Handhabung, Verarbeitung und Auswertung schnelllebiger Daten zu schaffen, was es Organisationen ermöglicht, sofort Entscheidungen zu treffen und Einblicke zu gewinnen, während die Effizienz und Integrität ihrer Daten gewahrt bleibt.

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