Hoe Apache Flink en Apache Paimon de Gegevensstreaming Beïnvloeden

Apache Paimon is ontworpen om goed te functioneren met constant stromende data, wat typisch is voor hedendaagse systemen zoals financiële markten, e-commerce sites en Internet of Things-apparaten. Het is een datopslagsysteem dat is gemaakt om grote hoeveelheden data effectief te beheren, vooral voor systemen die continu gegevens analyseren, zoals streamingdata of met veranderingen in de tijd zoals database-updates of -verwijderingen.

Om het kort te zeggen, Apache Paimon functioneert als een geavanceerde bibliothecaris voor onze data. Of we nu een grote online onderneming of een kleine website runnen, het houdt alles georganiseerd, werkt het bij waar nodig en zorgt ervoor dat het altijd beschikbaar is voor gebruik. Een essentieel onderdeel van het ecosysteem van Apache Paimon, Apache Flink is een real-time streamverwerkingsframework dat zijn mogelijkheden aanzienlijk uitbreidt. Laten we onderzoeken hoe goed Apache Paimon en Apache Flink zo effectief met elkaar samenwerken.

Omgaan met Real-Time Datastromen

Apache Paimon integreert real-time streaming updates in de lake-architectuur door het lake-formaat creatief te combineren met een Log-Structured Merge Tree (LSM Tree). LSM Tree is een creatieve methode voor het beheren en organiseren van data in systemen die veel schrijfacties en updates verwerken, zoals databases of opslag systemen. Aan de andere kant fungeert Flink als een krachtige motor voor het verfijnen of verbeteren van streamingdata door deze te wijzigen, verrijken of herstructureren bij de binnenkomst van inkomende datastromen (bijv. transacties, gebruikersacties of sensorlezingen) in real-time. Daarna slaat het deze stromen op en ververst ze in Paimon, waardoor wordt gegarandeerd dat de data onmiddellijk beschikbaar is voor verder gebruik, zoals analytics of rapportage. Deze integratie maakt het mogelijk om actuele datasets te behouden, zelfs in snel veranderende omgevingen.

Consistente en Betrouwbare Gegevensopslag

In real-time dat systemen is het handhaven van gegevensconsistentie — dat wil zeggen, het voorkomen van ontbrekende, dubbele of tegenstrijdige records — een van de belangrijkste problemen. Om dit te overwinnen, werken Flink en Paimon als volgt samen:

Flink voegt filters, aggregaties of transformaties toe na het verwerken van de gebeurtenissen. Paimon zorgt voor consistentie in de opslag van de resultaten, zelfs in het geval van updates, verwijderingen of laat binnenkomende gebeurtenissen. Als voorbeeld kan Flink bijvoorbeeld orderupdates verwerken in een online winkelplatform en deze in Paimon invoeren om te waarborgen dat de voorraad altijd correct is.

Ondersteuning voor Transacties in Streaming Workloads

Om de integriteit van gegevens te waarborgen, ondersteunt Paimon ACID-transacties (Atomiciteit, Consistentie, Isolatie, Duurzaamheid). Dit transactionele model is nauw geïntegreerd met Flink, waarbij het schrijven van gegevens in Paimon garandeert dat ofwel de gehele operatie slaagt of er niets wordt geschreven, waardoor gedeeltelijke of beschadigde gegevens worden vermeden. Het waarborgt exact-eenmaal verwerking, wat betekent dat elk gegeven exact één keer wordt verwerkt en opgeslagen, zelfs als er fouten optreden. Het waarborgt exact-eenmaal verwerking, wat betekent dat, ondanks fouten, elk gegeven exact één keer wordt verwerkt en opgeslagen. In deze transactionele synergie zijn Flink en Paimon een sterke optie voor systemen die zeer betrouwbaar moeten zijn.

Echt-Tijd Analytics en Query’s

Paimon is geoptimaliseerd voor analytische query’s op zowel real-time als historische gegevens. Met Flink zijn streaminggegevens onmiddellijk beschikbaar voor query’s nadat ze zijn verwerkt en opgeslagen in Paimon. Paimon organiseert en indexeert de gegevens zodat query’s snel zijn, ongeacht of ze gericht zijn op historische of actuele gegevens. Deze integratie stelt bedrijven in staat om real-time analytics uit te voeren, zoals het detecteren van anomalieën, het genereren van live dashboards of het afleiden van klantinzichten, direct op de opslag van Paimon.

Streaming- en Batchondersteuning in Één

Flink staat bekend om het gebruik van dezelfde engine om zowel batch- als streaming-databelastingen te verwerken. Paimon vult dit aan door gegevens op te slaan in een formaat dat is geoptimaliseerd voor beide soorten belastingen. Door gebruik te maken van de mogelijkheden van Flink om zowel historische als streaminggegevens naadloos samen te verwerken, is de combinatie Flink-Paimon ideaal voor systemen die een uniforme benadering van gegevensverwerking nodig hebben, zoals het analyseren van klantgedrag waarbij verleden en huidige interacties worden gecombineerd.

Effectieve gegevenscompressie en evolutie

Na verloop van tijd kan de opslagstructuur voor streaminggegevens leiden tot fragmentatie en inefficiënties. Flink en Paimon pakken dit samen aan, waarbij Paimon gegevens organiseert in loggestructureerde samenvoegbomen (LSM Trees), die frequente updates en verwijderingen efficiënt afhandelen. Aan de andere kant werkt Flink samen met Paimon om gegevens periodiek te comprimeren en samen te voegen, zodat de opslag schoon blijft en vragen snel blijven. Bijvoorbeeld kan een sociaal mediaplatform een hoog volume aan gebruikersactiviteitenlogs beheren zonder opslagefficiënties.

Realtime fraude detectie is een voorbeeldgebruik.

Realtime frauddetectie is cruciaal in een financiële applicatie. Binnenkomende transacties worden verwerkt door Apache Flink, die ze vervolgens doorstuurt naar Paimon nadat verdachte trends zijn geïdentificeerd of verdachte patronen zijn gemarkeerd. Paimon slaat deze gemarkeerde transacties op, zodat ze beschikbaar zijn voor onmiddellijke beoordeling en langdurige analyse. Analisten kunnen de gegevens van Paimon doorzoeken om fraudepatronen te onderzoeken en de verwerkingslogica van Flink aan te passen. Dit toont aan hoe Paimon en Flink samenwerken om intelligente, realtime systemen te bouwen.

Opmerking: Paimon ondersteunt momenteel Flink 1.20, 1.19, 1.18, 1.17, 1.16, 1.15 en op dit moment biedt het twee verschillende soorten jars aan. De gebundelde jar voor lees-/schrijfgegevens en de action jar voor taken zoals handmatige compactie. Je kunt hier lezen (https://paimon.apache.org/docs/master/flink/quick-start/) voor een download en snelle start met Flink.

Belangrijkste punt

Apache Flink is een cruciaal onderdeel van Apache Paimon, aangezien het realtime verwerkingskracht biedt die de sterke consistentie en opslagfunctionaliteiten van Paimon versterkt. Ze werken samen om een krachtig ecosysteem te creëren voor het omgaan met, verwerken van en evalueren van snel evoluerende gegevens, waardoor organisaties in staat worden gesteld om direct beslissingen te nemen en inzichten te verkrijgen, terwijl de efficiëntie en integriteit van hun gegevens behouden blijven.

Ik hoop dat je het leuk vond om dit te lezen. Als je dit artikel waardevol vond, overweeg dan om het leuk te vinden en te delen.