Como o Apache Flink e o Apache Paimon Influenciam o Streaming de Dados

O Apache Paimon é projetado para funcionar bem com dados em constante fluxo, o que é típico de sistemas contemporâneos como mercados financeiros, sites de comércio eletrônico e dispositivos da Internet das Coisas. É um sistema de armazenamento de dados feito para gerenciar efetivamente volumes massivos de dados, especialmente para sistemas que lidam com a análise contínua de dados, como dados de streaming ou com alterações ao longo do tempo, como atualizações ou exclusões de banco de dados.

Em resumo, o Apache Paimon funciona de forma semelhante a um bibliotecário sofisticado para nossos dados. Estejamos operando um grande negócio online ou um pequeno site, ele mantém tudo organizado, atualiza conforme necessário e garante que esteja sempre disponível para uso. Um componente essencial do ecossistema do Apache Paimon, Apache Flink é um framework de processamento de streaming em tempo real que expande significativamente suas capacidades. Vamos investigar como o Apache Paimon e o Apache Flink funcionam tão efetivamente juntos.

Manuseio de Fluxos de Dados em Tempo Real

Apache Paimon incorpora atualizações de streaming em tempo real na arquitetura de lago ao fundir criativamente o formato de lago com um Árvore de Mesclagem Estruturada por Log (LSM Tree). A LSM Tree é um método criativo para gerenciar e organizar dados em sistemas que processam muitas gravações e atualizações, como bancos de dados ou sistemas de armazenamento. Por outro lado, o Flink serve como um motor poderoso para refinar ou aprimorar dados de streaming, modificando, enriquecendo ou reestruturando-os na chegada de fluxos de dados (por exemplo, transações, ações de usuários ou leituras de sensores) em tempo real. Depois, ele salva e atualiza esses fluxos no Paimon, garantindo que os dados estejam imediatamente acessíveis para uso posterior, como análises ou relatórios. Essa integração torna possível manter conjuntos de dados atualizados mesmo em ambientes de rápida mudança.

Armazenamento de Dados Consistente e Confiável

Em sistemas de dados em tempo real, manter a consistência dos dados — ou seja, prevenir registros ausentes, duplicados ou contraditórios — é um dos principais desafios. Para superar isso, Flink e Paimon colaboram da seguinte maneira:

O Flink adiciona filtros, agregações ou transformações após processar os eventos. O Paimon garante a consistência no armazenamento dos resultados, mesmo em caso de atualizações, exclusões ou eventos que chegam atrasados. Como exemplo, para garantir que o inventário esteja sempre correto, o Flink pode, por exemplo, processar atualizações de pedidos em uma plataforma de compras online e alimentá-las no Paimon.

Suporte para Transações em Cargas de Trabalho em Streaming

Para garantir a integridade dos dados, Paimon suporta transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade). Esse modelo transacional e o Flink estão intimamente integrados, onde escrever dados no Paimon garante que a operação inteira tenha sucesso ou nada seja escrito, evitando dados parciais ou corrompidos. Garantindo processamento exatamente uma vez, ou seja, cada dado é processado e armazenado exatamente uma vez, mesmo em caso de falhas. Nessa sinergia transacional, Flink e Paimon são uma opção forte para sistemas que precisam ser altamente confiáveis.

Análises e Consultas em Tempo Real

O Paimon é otimizado para consultas analíticas em dados tanto em tempo real quanto históricos. Com o Flink, os dados em streaming estão imediatamente disponíveis para consulta após serem processados e armazenados no Paimon. O Paimon organiza e indexa os dados para que as consultas sejam rápidas, seja direcionadas a dados históricos ou atuais. Essa integração permite que as empresas realizem análises em tempo real, como detecção de anomalias, geração de painéis ao vivo ou insights de clientes, diretamente no armazenamento do Paimon.

Suporte a Streaming e Lote em um Único Sistema

O Flink é conhecido por usar o mesmo mecanismo para processar tanto cargas de trabalho de dados em lote quanto de streaming. O Paimon complementa isso armazenando dados em um formato otimizado para ambos os tipos de cargas de trabalho. Ao aproveitar as capacidades do Flink para processar dados históricos e de streaming juntos de forma contínua, a combinação Flink-Paimon é ideal para sistemas que precisam de uma abordagem unificada para o processamento de dados, como a análise do comportamento do cliente que combina interações passadas e atuais.

Compactação e Evolução Eficazes de Dados

Com o tempo, a estrutura de armazenamento para dados de streaming pode levar à fragmentação e ineficiências. O Flink e o Paimon abordam isso juntos, com o Paimon organizando os dados em árvores de mesclagem estruturadas em log (LSM Trees), que lidam com atualizações e exclusões frequentes de forma eficiente. Por outro lado, o Flink trabalha com o Paimon para compactar e mesclar dados periodicamente, garantindo que o armazenamento permaneça limpo e as consultas permaneçam rápidas. Por exemplo, uma plataforma de mídia social pode gerenciar um alto volume de registros de atividade de usuários sem ineficiências de armazenamento.

A detecção de fraudes em tempo real é um exemplo de caso de uso.

A detecção de fraudes em tempo real é crucial em uma aplicação financeira. As transações recebidas são processadas pelo Apache Flink, que as encaminha para o Paimon após identificar tendências questionáveis ou sinalizar padrões suspeitos. O Paimon armazena essas transações sinalizadas, garantindo que estejam disponíveis para revisão imediata e análise a longo prazo. Os analistas podem consultar os dados do Paimon para investigar padrões de fraudes e ajustar a lógica de processamento do Flink. Isso demonstra como Paimon e Flink colaboram para construir sistemas inteligentes em tempo real.

Nota: – O Paimon atualmente suporta Flink 1.20, 1.19, 1.18, 1.17, 1.16, 1.15 e, no momento, oferece dois tipos diferentes de jars. O jar agrupado para leitura/escrita de dados e o jar de ação para tarefas como compactação manual. Você pode ler aqui (https://paimon.apache.org/docs/master/flink/quick-start/) para um download e um início rápido com o Flink.

Conclusão

O Apache Flink é um componente crucial do Apache Paimon, pois oferece poder de processamento em tempo real que melhora a forte consistência e os recursos de armazenamento do Paimon. Eles trabalham juntos para criar um ecossistema potente para lidar, processar e avaliar dados em rápida evolução, dando às organizações a capacidade de tomar decisões instantaneamente e obter insights enquanto preservam a eficiência e a integridade de seus dados.

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