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

Apache Paimon é projetado para funcionar bem com dados em fluxo constante, 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 de forma eficaz grandes volumes de dados, especialmente para sistemas que precisam analisar dados continuamente, como dados em streaming ou com alterações ao longo do tempo, como atualizações ou exclusões de banco de dados.

Resumidamente, o Apache Paimon funciona de maneira semelhante a um bibliotecário sofisticado para nossos dados. Se estamos 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 uma estrutura de processamento de fluxo em tempo real que expande significativamente suas capacidades. Vamos investigar como o Apache Paimon e Apache Flink trabalham juntos de forma tão eficaz.

Tratamento de Fluxos de Dados em Tempo Real

O Apache Paimon incorpora atualizações de streaming em tempo real na arquitetura do lago, fundindo criativamente o formato do lago com uma Árvore de Mesclagem Estruturada em 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 atua como um motor poderoso para refinar ou aprimorar dados de streaming, modificando, enriquecendo ou reestruturando-os ao receber dados de entrada em tempo real (por exemplo, transações, ações de usuários ou leituras de sensores). Em seguida, ele salva e atualiza esses fluxos no Paimon, garantindo que os dados estejam instantaneamente 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 uma das principais questões. Para superar isso, Flink e Paimon colaboram da seguinte forma:

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 tarde. Como exemplo, para garantir que o inventário esteja sempre correto, o Flink, por exemplo, pode processar atualizações de pedidos em uma plataforma de compras online e alimentá-las no Paimon.

Suporte para Transações em Cargas de Trabalho de Streaming

Para garantir a integridade dos dados, o Paimon suporta transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade). Este modelo transacional e o Flink estão intimamente integrados, onde a escrita de dados no Paimon garante que toda a operação seja bem-sucedida ou nada é gravado, evitando dados parciais ou corrompidos. Garantindo processamento exatamente uma vez, significando que cada pedaço de dado é processado e armazenado exatamente uma vez, mesmo que ocorram falhas. Garantindo processamento exatamente uma vez, o que significa que, apesar de erros, cada pedaço de dado é processado e salvo exatamente uma vez. Nesta sinergia transacional, Flink e Paimon são uma opção forte para sistemas que precisam ser altamente confiáveis.

Analytics e Consultas em Tempo Real

O Paimon é otimizado para consultas analíticas em dados tanto em tempo real quanto históricos. Com o Flink, 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 visando dados históricos ou atuais. Essa integração permite que as empresas realizem análises em tempo real, como detectar anomalias, gerar painéis ao vivo ou obter insights de clientes, diretamente no armazenamento do Paimon.

Suporte a Streaming e Lote em Um

Flink é conhecido por usar o mesmo motor para processar tanto cargas de trabalho de dados em lote quanto em streaming. 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 transparente, a combinação Flink-Paimon é ideal para sistemas que precisam de uma abordagem unificada para o processamento de dados, como análise de comportamento do cliente combinando interações passadas e atuais.

Compactação e Evolução de Dados Efetivas

Ao longo do tempo, a estrutura de armazenamento para dados de streaming pode levar à fragmentação e ineficiências. Flink e Paimon juntos abordam isso, com Paimon organizando dados em árvores de mesclagem estruturadas por log (LSM Trees), que lidam eficientemente com atualizações e exclusões frequentes. 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 logs de atividades do usuário 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 então as encaminha para o Paimon após identificar quaisquer tendências questionáveis ou padrões suspeitos. O Paimon armazena essas transações sinalizadas, garantindo que estejam disponíveis para revisão imediata e análise a longo prazo. Analistas podem consultar os dados do Paimon para investigar padrões de fraude e ajustar a lógica de processamento do Flink. Isso demonstra como o Paimon e o Flink colaboram para construir sistemas inteligentes em tempo real.

Nota: – Atualmente, o Paimon suporta o Flink 1.20, 1.19, 1.18, 1.17, 1.16, 1.15 e, no momento, oferece dois tipos diferentes de JARs. O JAR integrado 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 fazer o download e iniciar rapidamente com o Flink.

Conclusão

O Apache Flink é um componente crucial do Apache Paimon, pois oferece poder de processamento em tempo real que aprimora as fortes características de consistência e armazenamento do Paimon. Eles trabalham juntos para criar um ecossistema potente para lidar, processar e avaliar dados em constante evolução, dando às organizações a capacidade de tomar decisões instantaneamente e obter insights, preservando a eficiência e integridade de seus dados.

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