Comment Apache Flink et Apache Paimon influencent le streaming de données

Apache Paimon est conçu pour fonctionner efficacement avec des données en flux constant, ce qui est typique des systèmes contemporains tels que les marchés financiers, les sites de commerce électronique et les dispositifs de l’Internet des objets. C’est un système de stockage de données conçu pour gérer efficacement de grands volumes de données, en particulier pour les systèmes qui analysent des données en continu, comme les données en streaming ou avec des changements dans le temps, tels que les mises à jour ou suppressions de bases de données.

En résumé, Apache Paimon fonctionne de manière similaire à un bibliothécaire sophistiqué pour nos données. Que nous gérions une grande entreprise en ligne ou un petit site web, il garde tout organisé, le met à jour si nécessaire et s’assure qu’il est toujours disponible à l’utilisation. Un composant essentiel de l’écosystème d’Apache Paimon, Apache Flink est un cadre de traitement de flux en temps réel qui élargit considérablement ses capacités. Explorons comment Apache Paimon et Apache Flink fonctionnent si bien ensemble.

Gestion des flux de données en temps réel

Apache Paimon intègre des mises à jour de streaming en temps réel dans l’architecture des lacs en fusionnant de manière créative le format de lac avec un Log-Structured Merge Tree (LSM Tree). LSM Tree est une méthode créative pour gérer et organiser des données dans des systèmes qui traitent beaucoup d’écritures et de mises à jour, tels que les bases de données ou les systèmes de stockage. D’autre part, Flink sert de moteur puissant pour affiner ou améliorer les données en streaming en les modifiant, les enrichissant ou les restructurant à l’arrivée des flux de données entrants (par exemple, transactions, actions des utilisateurs ou mesures des capteurs) en temps réel. Ensuite, il sauvegarde et actualise ces flux dans Paimon, garantissant que les données sont immédiatement accessibles pour d’autres usages, tels que l’analyse ou le reporting. Cette intégration permet de maintenir des ensembles de données à jour même dans des environnements en évolution rapide.

Stockage de données cohérent et fiable

Dans les systèmes de données en temps réel, le maintien de la cohérence des données — c’est-à-dire la prévention des enregistrements manquants, des doublons ou des contradictions — est l’un des principaux enjeux. Pour surmonter cela, Flink et Paimon collaborent de la manière suivante :

Flink ajoute des filtres, des agrégations ou des transformations après avoir traité les événements. Paimon garantit la cohérence du stockage des résultats, même en cas de mises à jour, de suppressions ou d’événements arrivant en retard. Par exemple, pour garantir que l’inventaire est toujours correct, Flink peut, par exemple, traiter les mises à jour de commande dans une plateforme de shopping en ligne et les alimenter dans Paimon.

Prise en charge des transactions dans les charges de travail de streaming

Pour garantir l’intégrité des données, Paimon prend en charge les transactions ACID (Atomicité, Cohérence, Isolement, Durabilité). Ce modèle transactionnel et Flink sont étroitement intégrés, où l’écriture de données dans Paimon garantit que l’opération entière réussit ou rien n’est écrit, évitant ainsi des données partielles ou corrompues. Assurant un traitement exactement une fois, ce qui signifie que chaque morceau de données est traité et stocké exactement une fois, même en cas de pannes. Assurant un traitement exactement une fois, ce qui signifie que, malgré les erreurs, chaque morceau de données est traité et enregistré exactement une fois. Dans cette synergie transactionnelle, Flink et Paimon sont une option solide pour les systèmes qui doivent être hautement fiables.

Analytique en temps réel et requêtes

Paimon est optimisé pour les requêtes analytiques sur des données en temps réel et historiques. Avec Flink, les données de streaming sont immédiatement disponibles pour les requêtes après avoir été traitées et stockées dans Paimon. Paimon organise et indexe les données afin que les requêtes soient rapides, qu’elles ciblent des données historiques ou actuelles. Cette intégration permet aux entreprises d’effectuer des analyses en temps réel, comme la détection d’anomalies, la génération de tableaux de bord en direct ou l’extraction d’insights clients, directement sur le stockage de Paimon.

Prise en charge du streaming et du batch en un seul

Flink est réputé pour utiliser le même moteur pour traiter à la fois les charges de travail par lots et en streaming. Paimon complète cela en stockant les données dans un format optimisé pour les deux types de charges de travail. En tirant parti des capacités de Flink pour traiter ensemble les données historiques et en streaming de manière transparente, la combinaison Flink-Paimon est idéale pour les systèmes nécessitant une approche unifiée du traitement des données, comme l’analyse du comportement des clients combinant les interactions passées et présentes.

Compaction et évolution des données efficaces

Au fil du temps, la structure de stockage des données en streaming peut entraîner une fragmentation et des inefficacités. Flink et Paimon abordent cela ensemble, Paimon organisant les données en arbres de fusion structurés par journal (LSM Trees), qui gèrent efficacement les mises à jour et suppressions fréquentes. D’autre part, Flink collabore avec Paimon pour compacter et fusionner les données périodiquement, garantissant que le stockage reste propre et que les requêtes restent rapides. Par exemple, une plateforme de médias sociaux peut gérer un volume élevé de journaux d’activité utilisateur sans inefficacités de stockage.

La détection de fraude en temps réel est un cas d’utilisation exemple.

La détection de fraude en temps réel est cruciale dans une application financière. Les transactions entrantes sont traitées par Apache Flink, qui les transmet ensuite à Paimon après avoir identifié des tendances douteuses ou signalé des motifs suspects. Paimon stocke ces transactions signalées, garantissant leur disponibilité pour un examen immédiat et une analyse à long terme. Les analystes peuvent interroger les données de Paimon pour enquêter sur les motifs de fraude et ajuster la logique de traitement de Flink. Cela démontre comment Paimon et Flink collaborent pour construire des systèmes intelligents en temps réel.

Remarque : – Paimon prend actuellement en charge Flink 1.20, 1.19, 1.18, 1.17, 1.16, 1.15 et, pour le moment, il propose deux types différents de jars. Le jar regroupé pour la lecture/écriture de données, et le jar d’action pour des tâches comme la compaction manuelle. Vous pouvez lire ici (https://paimon.apache.org/docs/master/flink/quick-start/) pour un téléchargement et un démarrage rapide avec Flink.

À retenir

Apache Flink est un composant crucial d’Apache Paimon car il offre une puissance de traitement en temps réel qui renforce les fonctionnalités de cohérence forte et de stockage de Paimon. Ils travaillent ensemble pour créer un puissant écosystème pour gérer, traiter et évaluer des données en évolution rapide, donnant aux organisations la capacité de prendre des décisions instantanément et d’obtenir des insights tout en préservant l’efficacité et l’intégrité de leurs données.

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