Come Apache Flink e Apache Paimon Influenzano lo Streaming dei Dati

Apache Paimon è progettato per funzionare bene con dati in continua evoluzione, tipici dei sistemi contemporanei come i mercati finanziari, i siti di e-commerce e i dispositivi dell’Internet delle Cose. È un sistema di archiviazione dati creato per gestire in modo efficace enormi volumi di dati, in particolare per i sistemi che devono analizzare continuamente i dati, come i dati in streaming o soggetti a modifiche nel tempo, come aggiornamenti o cancellazioni di database.

In breve, Apache Paimon funziona in modo simile a un bibliotecario sofisticato per i nostri dati. Che stiamo gestendo un grande business online o un piccolo sito web, tiene tutto organizzato, lo aggiorna quando necessario e garantisce che sia sempre disponibile per l’uso. Un componente essenziale dell’ecosistema di Apache Paimon, Apache Flink è un framework di elaborazione di flussi in tempo reale che espande notevolmente le sue capacità. Esploriamo come Apache Paimon e Apache Flink lavorano insieme in modo così efficace.

Gestione di Flussi di Dati in Tempo Reale

Apache Paimon incorpora aggiornamenti in streaming in tempo reale nell’architettura del lago fondendo creativamente il formato del lago con un Log-Structured Merge Tree (LSM Tree). LSM Tree è un metodo innovativo per gestire e organizzare i dati in sistemi che elaborano un gran numero di scritture e aggiornamenti, come database o sistemi di archiviazione. D’altra parte, Flink funge da motore potente per affinare o migliorare i dati in streaming modificandoli, arricchendoli o ristrutturandoli all’arrivo dei flussi di dati in entrata (ad es. transazioni, azioni degli utenti o letture dei sensori) in tempo reale. Successivamente, salva e aggiorna questi flussi in Paimon, garantendo che i dati siano immediatamente accessibili per ulteriori utilizzi, come analisi o report. Questa integrazione rende possibile mantenere dataset aggiornati anche in ambienti in rapida evoluzione.

Memorizzazione Dati Consistente e Affidabile

Nei sistemi di dati in tempo reale, mantenere la coerenza dei dati — cioè prevenire registrazioni mancanti, duplicate o contraddittorie — è una delle principali problematiche. Per superare questo, Flink e Paimon collaborano nel seguente modo:

Flink aggiunge filtri, aggregazioni o trasformazioni dopo aver elaborato gli eventi. Paimon garantisce la coerenza nella memorizzazione dei risultati, anche in caso di aggiornamenti, cancellazioni o eventi in arrivo in ritardo. Ad esempio, per garantire che l’inventario sia sempre corretto, Flink, per esempio, può elaborare gli aggiornamenti degli ordini in una piattaforma di shopping online e alimentarli in Paimon.

Supporto per le transazioni nei carichi di lavoro in streaming

Per garantire l’integrità dei dati, Paimon supporta transazioni ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento, Durata). Questo modello transazionale e Flink sono strettamente integrati, in quanto scrivere dati in Paimon garantisce che l’intera operazione riesca o che nulla venga scritto, evitando dati parziali o corrotti. Garantisce un’elaborazione esattamente una volta, il che significa che ogni dato viene elaborato e memorizzato esattamente una volta, anche in caso di guasti. In questa sinergia transazionale, Flink e Paimon sono una forte opzione per i sistemi che devono essere altamente affidabili.

Analisi in tempo reale e interrogazioni

Paimon è ottimizzato per interrogazioni analitiche su dati sia in tempo reale che storici. Con Flink, i dati in streaming sono immediatamente disponibili per l’interrogazione dopo essere stati elaborati e memorizzati in Paimon. Paimon organizza e indicizza i dati in modo che le interrogazioni siano veloci, che si tratti di dati storici o attuali. Questa integrazione consente alle aziende di eseguire analisi in tempo reale, come rilevare anomalie, generare dashboard in tempo reale o derivare insights sui clienti, direttamente nello storage di Paimon.

Supporto per streaming e batch in uno

Flink è rinomato per utilizzare lo stesso motore per elaborare sia i carichi di lavoro batch che quelli in streaming. Paimon completa questo archiviando i dati in un formato ottimizzato per entrambi i tipi di carichi di lavoro. Sfruttando le capacità di Flink di elaborare insieme in modo fluido i dati storici e quelli in streaming, la combinazione Flink-Paimon è ideale per i sistemi che necessitano di un approccio unificato all’elaborazione dei dati, come l’analisi del comportamento dei clienti che combina interazioni passate e attuali.

Compattazione ed evoluzione efficace dei dati

Col tempo, la struttura di archiviazione per i dati in streaming può portare a frammentazione e inefficienze. Flink e Paimon affrontano insieme questo problema, con Paimon che organizza i dati in alberi di fusione a struttura log (LSM Trees), che gestiscono aggiornamenti e cancellazioni frequenti in modo efficiente. D’altra parte, Flink collabora con Paimon per compattare e unire i dati periodicamente, garantendo che l’archiviazione rimanga pulita e le query rimangano veloci. Ad esempio, una piattaforma di social media può gestire un alto volume di registri di attività degli utenti senza inefficienze di archiviazione.

La rilevazione di frodi in tempo reale è un esempio di caso d’uso.

La rilevazione delle frodi in tempo reale è cruciale in un’applicazione finanziaria. Le transazioni in entrata vengono elaborate da Apache Flink, che poi le inoltra a Paimon dopo aver identificato eventuali tendenze sospette o segnali di schemi sospetti. Paimon memorizza queste transazioni contrassegnate, assicurando che siano disponibili per una revisione immediata e un’analisi a lungo termine. Gli analisti possono interrogare i dati di Paimon per investigare sui modelli di frode e adattare la logica di elaborazione di Flink. Questo dimostra come Paimon e Flink collaborano per costruire sistemi intelligenti in tempo reale.

Nota:- Paimon attualmente supporta Flink 1.20, 1.19, 1.18, 1.17, 1.16, 1.15 e al momento offre due diversi tipi di jar. Il jar preconfezionato per la lettura/scrittura dei dati e il jar di azione per compiti come la compattazione manuale. Puoi leggere qui (https://paimon.apache.org/docs/master/flink/quick-start/) per un download e un avvio rapido con Flink.

Conclusione

Apache Flink è un componente cruciale di Apache Paimon poiché offre potenza di elaborazione in tempo reale che migliora le caratteristiche di forte coerenza e archiviazione di Paimon. Lavorano insieme per creare un ecosistema potente per gestire, elaborare e valutare dati in rapida evoluzione, dando alle organizzazioni la possibilità di prendere decisioni istantaneamente e ottenere informazioni mantenendo l’efficienza e l’integrità dei propri dati.

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