Apache FlinkとApache Paimonがデータストリーミングに与える影響

Apache Paimonは、金融市場、eコマースサイト、およびインターネット・オブ・シングスデバイスなど、現代のシステムに典型的な常に流れるデータとうまく機能するように作られています。主にストリーミングデータやデータベースの更新や削除など、時間の経過とともに変化するデータを連続的に分析するシステム向けに、膨大なデータ量を効果的に管理するためのデータストレージシステムです。

要するに、Apache Paimonは私たちのデータのための洗練された司書のように機能します。大規模なオンラインビジネスまたは小さなウェブサイトを運営している場合でも、すべてを整理し、必要に応じて更新し、常に使用できるようにします。Apache Paimonエコシステムの重要な構成要素である、Apache Flinkは、その機能を大幅に拡張するリアルタイムストリーム処理フレームワークです。Apache PaimonとApache Flinkがどのように効果的に連携するかを調査しましょう。

リアルタイムデータストリームの処理

Apache Paimonは、リアルタイムのストリーミング更新をレイクアーキテクチャに取り込み、レイク形式とLog-Structured Merge Tree（LSM Tree）を創造的に融合しています。LSM Treeは、データベースやストレージシステムなど、多くの書き込みや更新を処理するシステムでデータを管理・整理するための創造的な方法です。一方、Flinkは、リアルタイムで入力されたデータストリーム（取引、ユーザーアクション、センサー読み取りなど）が到着すると、それを修正、拡張、または再構築することで、ストリーミングデータを洗練させる強力なエンジンとして機能します。その後、これらのストリームをPaimonに保存・更新して、データが即座にアクセス可能であり、分析やレポートなどのさらなる利用に供することを保証します。この統合により、瞬く間に変化する環境でも最新のデータセットを維持することが可能となります。

一貫性と信頼性のあるデータストレージ

リアルタイムデータシステムでは、データの整合性を維持すること、つまり欠落、重複、または矛盾するレコードを防ぐことは、主要な問題の1つです。これを克服するために、FlinkとPaimonは次のように連携しています。

Flinkは、イベントを処理した後にフィルター、集計、または変換を追加します。Paimonは、更新、削除、または遅れて到着したイベントがあっても、結果の保管に一貫性を確保します。たとえば、在庫が常に正確であることを保証するために、Flinkは、オンラインショッピングプラットフォームで注文の更新を処理し、それをPaimonに供給することがあります。

ストリーミングワークロードにおけるトランザクションのサポート

データの整合性を保証するために、PaimonはACIDトランザクション（原子性、一貫性、分離性、耐久性）をサポートしています。このトランザクションモデルはFlinkと密接に統合されており、Paimonにデータを書き込むことは、全体の操作が成功するか、何も書き込まれないことを保証し、部分的または破損したデータを避けます。失敗があっても、すべてのデータが正確に一度だけ処理され、保存されることを保証します。このトランザクションの相乗効果において、FlinkとPaimonは高い信頼性を必要とするシステムにとって強力な選択肢です。

リアルタイム分析とクエリ

Paimonは、リアルタイムデータと履歴データの両方に対する分析クエリに最適化されています。Flinkを使用すると、ストリーミングデータはPaimonに処理されて保存された後、すぐにクエリ可能になります。Paimonはデータを整理し、インデックスを作成することで、履歴データでも現在のデータでもクエリが迅速に行えるようにします。この統合により、企業はPaimonのストレージ上で異常を検出したり、ライブダッシュボードを生成したり、顧客インサイトを導き出したりといったリアルタイム分析を実行できます。

ストリーミングとバッチのサポートを一つに

Flinkは、バッチとストリーミングデータのワークロードを処理するために同じエンジンを使用することで有名です。Paimonは、両方のワークロードに最適化された形式でデータを保存することでこれを補完します。Flinkの能力を活用して過去のデータとストリーミングデータをシームレスに処理することで、Flink-Paimonの組み合わせは、顧客の過去と現在の相互作用を組み合わせた顧客行動分析など、データ処理に統一的なアプローチが必要なシステムに最適です。

効果的なデータの圧縮と進化

ストリーミングデータのためのストレージ構造は時間の経過とともに断片化や効率の低下を招くことがあります。FlinkとPaimonは、Paimonがデータをログ構造マージツリー（LSMツリー）に整理することで、頻繁な更新や削除を効率的に処理します。一方、FlinkはPaimonと協力してデータを定期的に圧縮してマージすることで、ストレージを清潔に保ち、クエリを高速に保ちます。たとえば、ソーシャルメディアプラットフォームは、ストレージの非効率性なしに大量のユーザー活動ログを管理できます。

リアルタイムの不正検出が1つの使用例です。

リアルタイムの詐欺検出は、金融アプリケーションにおいて非常に重要です。受信したトランザクションはApache Flinkによって処理され、疑わしい傾向や怪しいパターンが検出されると、それらはPaimonに転送されます。Paimonは、これらのフラグ付きトランザクションを保存し、即時のレビューと長期的な分析のために利用可能にします。アナリストはPaimonのデータを照会して詐欺のパターンを調査し、Flinkの処理ロジックを調整できます。これは、PaimonとFlinkがどのように協力してインテリジェントなリアルタイムシステムを構築しているかを示しています。

注：Paimonは現在Flink 1.20、1.19、1.18、1.17、1.16、1.15をサポートしており、現時点で2種類のジャーを提供しています。データの読み書き用のバンドルジャーと、手動コンパクションのようなタスク用のアクションジャーです。Flinkのダウンロードとクイックスタートについては、こちらをお読みください（https://paimon.apache.org/docs/master/flink/quick-start/）。

要点

Apache FlinkはApache Paimonの重要なコンポーネントであり、リアルタイム処理能力を提供することでPaimonの強力な整合性とストレージ機能を強化します。彼らは共同で、急速に進化するデータの処理、評価、および管理のための強力なエコシステムを作り出し、組織が即座に意思決定を行い、データの効率性と整合性を保ちながら洞察を得る能力を提供します。

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