Пропустити навігацію EPAM

Apache Flink Stateful Streaming: еволюція обробки стрімів у реальному часі

Події
  • Data

Запис вебінару наприкінці статті

7 листопада пройшов вебінар для Big Data-інженерів, на якому Сергій Назаров, Lead Software Engineer в EPAM, розповів про фреймворк Apache Flink.

Доповідь складалась із чотирьох частин:

  • ключової концепції Apache Flink;
  • процес обробки потоку;
  • типи часу;
  • корисні рекомендації.

 

Сергій почав доповідь із загального огляду інструменту та розповів, в яких випадках його можна використовувати.

В сучасному світі обробка стрімів у реальному часі стає все більш необхідною для успішного функціонування багатьох додатків і систем. Однак це завдання часто вимагає високої стабільності й ефективності, щоб вчасно обробляти великі обсяги даних. Apache Flink, один із передових фреймворків для обробки стрімів, виводить рівень роботи з даними у реальному часі на новий рівень завдяки своїй stateful-архітектурі.

Що стосується API для Apache Flink — спікер виділяє наступні:

  • SQL;
  • Table API;
  • DataSream/DataSet API;
  • Statful Stream Processing.

 

Stateful Streaming своєю чергою — це підхід до обробки стрімів, де система зберігає й управляє станом кожного об'єкта чи події впродовж часу. Це особливо важливо для завдань, які вимагають зберігання попередніх станів для ефективної обробки нових подій.

Stateful Streaming в Apache Flink дозволяє зберігати та оновлювати стан під час обробки стріму. Це досягається за допомогою ключових концепцій:

  • Станові Типи (State Types): Flink надає різні типи станів, такі як операторний стан, зберігаючий стан тощо. Ці типи станів дозволяють зберігати та оновлювати дані для подальшої обробки;
  • Часові Вікна (Time Windows): Apache Flink підтримує часові вікна, що дозволяють обчислювати стан для певного проміжку часу. Це корисно для вирішення завдань, пов'язаних із часовою чутливістю;
  • Обробка Подій у Часовому Порядку (Event Time Processing): Flink дозволяє обробляти події у їхньому часовому порядку, що робить його ефективним у випадках, коли потрібно точно визначати часові маркери.

 

Перевагами використання Stateful Streaming у Flink можна вважати ефективність і гнучкість.

Загалом Apache Flink Stateful Streaming розкриває нові можливості для розробників у сфері обробки стрімів даних. Зберігання та управління станом дозволяють розробникам створювати високоефективні та стабільні системи обробки стрімів у реальному часі. Це робить Apache Flink однією з передових платформ у світі обробки стрімів даних, відкриваючи нові можливості для розробки інтелектуальних та високопродуктивних застосунків.

В кінці вебінару відбулась також сесія питань та відповідей. Сергій відповів на наступні питання:

  • Чи є реплікація Job Manager?
  • Які основні проблеми виникають у роботі з backfilling?
  • Які конкуренти є у Flink і з якої причини обрали саме його?

 

Для того, щоб детальніше послухати про досвід роботи з Apache Flink, переходьте за посиланням

Не забувайте слідкувати за нашими новинами, в EPAM безліч цікавого і корисного. Робити це зручно на наших сторінках у Facebook, Twitter, Telegram або Youtube, а ще радимо заглядати у розклад наших подій на сайті у відповідному розділі — Календар подій.

І, як завжди, дякуємо, що ви з нами!

Підписатися на новини

Чудово! Ми вже готуємо добірку актуальних новин для вас :)

Вибачте, щось пішло не так. Будь ласка, спробуйте ще раз.

* Обов'язкові поля

*Будь ласка, заповніть обов’язкові поля

Вакансії EPAM Ukraine у Київ | Львів | Харків | Дніпро | Вінниця | Івано-Франківськ | Одеса | Чернівці | Хмельницький | Рівне | Ужгород | Тернопіль | Луцьк за напрямком Java | JavaScript | .NET | DevOps | Experience Design | Software Testing | Business Analysis | Python| Big Data | Mobile | Solution Architect | Ruby on Rails у містах за напрямком Java вакансії Київ | Java вакансії Харків | Java вакансії Львів | Java вакансії Вінниця | Java вакансії Одеса | Java вакансії Івано-Франківськ | Java вакансії Чернівці | Java вакансії Хмельницький | Java вакансії Рівне | Java вакансії Ужгород | Java вакансії Тернопіль | Java вакансії Луцьк | JavaScript вакансії Київ | JavaScript вакансії Харків | JavaScript вакансії Львів | JavaScript вакансії Вінниця | JavaScript вакансії Одеса | JavaScript вакансії Івано-Франківськ | JavaScript вакансії Чернівці | JavaScript вакансії Хмельницький | JavaScript вакансії Рівне | JavaScript вакансії Ужгород | JavaScript вакансії Тернопіль | JavaScript вакансії Луцьк | DevOps вакансії Київ | DevOps вакансії Харків | DevOps вакансії Львів | DevOps вакансії Вінниця | DevOps вакансії Одеса | DevOps вакансії Івано-Франківськ | DevOps вакансії Чернівці | DevOps вакансії Хмельницький | DevOps вакансії Рівне | DevOps вакансії Ужгород | DevOps вакансії Тернопіль | DevOps вакансії Луцьк