Cómo Apache Flink y Apache Paimon Influyen en la Transmisión de Datos

Apache Paimon está diseñado para funcionar bien con datos que fluyen constantemente, lo cual es típico de sistemas contemporáneos como los mercados financieros, sitios de comercio electrónico y dispositivos de Internet de las cosas. Es un sistema de almacenamiento de datos creado para gestionar eficazmente volúmenes masivos de datos, especialmente para sistemas que necesitan analizar datos de manera continua, como datos en streaming o con cambios en el tiempo, como actualizaciones o eliminaciones de bases de datos.

En resumen, Apache Paimon funciona de manera similar a un bibliotecario sofisticado para nuestros datos. Ya sea que estemos operando un gran negocio en línea o un pequeño sitio web, mantiene todo organizado, lo actualiza según sea necesario y garantiza que siempre esté disponible para su uso. Un componente esencial del ecosistema de Apache Paimon, Apache Flink es un marco de procesamiento de transmisiones en tiempo real que amplía significativamente sus capacidades. Veamos cómo Apache Paimon y Apache Flink trabajan tan efectivamente juntos.

Manejo de transmisiones de datos en tiempo real

Apache Paimon incorpora actualizaciones de streaming en tiempo real en la arquitectura del lago al fusionar creativamente el formato del lago con un Árbol de Fusión Estructurado por Registros (LSM Tree). El Árbol LSM es un método creativo para gestionar y organizar datos en sistemas que procesan muchas escrituras y actualizaciones, como bases de datos o sistemas de almacenamiento. Por otro lado, Flink actúa como un potente motor para refinar o mejorar los datos de streaming mediante la modificación, enriquecimiento o reestructuración de los mismos al llegar flujos de datos entrantes (por ejemplo, transacciones, acciones de usuarios o lecturas de sensores) en tiempo real. Después, guarda y actualiza estos flujos en Paimon, garantizando que los datos estén instantáneamente accesibles para su uso posterior, como análisis o informes. Esta integración permite mantener conjuntos de datos actualizados incluso en entornos de rápida transformación.

Almacenamiento de Datos Consistente y Confiable

En sistemas de datos en tiempo real, mantener la consistencia de los datos —es decir, prevenir registros faltantes, duplicados o contradictorios— es uno de los principales problemas. Para superar esto, Flink y Paimon colaboran de la siguiente manera:

Flink añade filtros, agregaciones o transformaciones después de procesar los eventos. Paimon asegura la consistencia en el almacenamiento de los resultados, incluso en caso de actualizaciones, eliminaciones o eventos que llegan tarde. Como ejemplo, para garantizar que el inventario sea siempre correcto, Flink, por ejemplo, puede procesar actualizaciones de pedidos en una plataforma de compras en línea y alimentarlas a Paimon.

Soporte para Transacciones en Cargas de Trabajo de Streaming

Para garantizar la integridad de los datos, Paimon soporta transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad). Este modelo transaccional y Flink están estrechamente integrados, donde escribir datos en Paimon garantiza que o toda la operación se complete con éxito o no se escribe nada, evitando datos parciales o corruptos. Asegurando un procesamiento exactamente una vez, lo que significa que cada pieza de datos se procesa y se almacena exactamente una vez, incluso si hay fallos. Asegurando un procesamiento exactamente una vez, lo que significa que, a pesar de los errores, cada pieza de datos se procesa y se guarda exactamente una vez. En esta sinergia transaccional, Flink y Paimon son una opción sólida para sistemas que necesitan ser altamente confiables.

Analítica y Consultas en Tiempo Real

Paimon está optimizado para consultas analíticas tanto en datos en tiempo real como históricos. Con Flink, los datos en streaming están inmediatamente disponibles para consultas después de ser procesados y almacenados en Paimon. Paimon organiza e indexa los datos para que las consultas sean rápidas, ya sea que apunten a datos históricos o actuales. Esta integración permite a las empresas realizar analíticas en tiempo real, como detectar anomalías, generar paneles en vivo o derivar información sobre los clientes, directamente en el almacenamiento de Paimon.

Soporte para Streaming y Lotes en Uno

Flink es conocido por utilizar el mismo motor para procesar tanto cargas de trabajo de datos por lotes como de streaming. Paimon complementa esto almacenando datos en un formato optimizado para ambos tipos de cargas de trabajo. Al aprovechar las capacidades de Flink para procesar tanto datos históricos como de streaming juntos de manera fluida, la combinación Flink-Paimon es ideal para sistemas que necesitan un enfoque unificado para el procesamiento de datos, como el análisis del comportamiento del cliente que combina interacciones pasadas y actuales.

Compresión y Evolución Efectivas de Datos

Con el tiempo, la estructura de almacenamiento de datos de streaming puede provocar fragmentación e ineficiencias. Flink y Paimon abordan esto juntos, con Paimon organizando los datos en árboles de fusión estructurados en registros (LSM Trees), que manejan actualizaciones y eliminaciones frecuentes de manera eficiente. Por otro lado, Flink trabaja con Paimon para compactar y fusionar datos periódicamente, asegurando que el almacenamiento permanezca limpio y las consultas sigan siendo rápidas. Por ejemplo, una plataforma de redes sociales puede gestionar un alto volumen de registros de actividad de usuario sin ineficiencias de almacenamiento.

La detección de fraudes en tiempo real es un ejemplo de caso de uso.

La detección de fraudes en tiempo real es crucial en una aplicación financiera. Las transacciones entrantes son procesadas por Apache Flink, que luego las envía a Paimon después de identificar tendencias cuestionables o marcar patrones sospechosos. Paimon almacena estas transacciones marcadas, asegurando que estén disponibles para una revisión inmediata y un análisis a largo plazo. Los analistas pueden consultar los datos de Paimon para investigar patrones de fraude y ajustar la lógica de procesamiento de Flink. Esto demuestra cómo Paimon y Flink colaboran para construir sistemas inteligentes en tiempo real.

Nota:- Paimon actualmente soporta Flink 1.20, 1.19, 1.18, 1.17, 1.16, 1.15 y en este momento, ofrece dos tipos diferentes de jars. El jar empaquetado para leer/escribir datos, y el jar de acción para tareas como la compactación manual. Puedes leer aquí (https://paimon.apache.org/docs/master/flink/quick-start/) para una descarga y un inicio rápido con Flink.

Conclusión

Apache Flink es un componente crucial de Apache Paimon ya que ofrece poder de procesamiento en tiempo real que mejora las características de consistencia fuerte y almacenamiento de Paimon. Trabajan juntos para crear un ecosistema potente para manejar, procesar y evaluar datos en rápida evolución, dando a las organizaciones la capacidad de tomar decisiones al instante y obtener información mientras preservan la eficiencia y la integridad de sus datos.

Espero que hayas disfrutado leer esto. Si encontraste valioso este artículo, considera darle me gusta y compartirlo.