Apache Flink 101
Einführung in Apache Flink
Apache Flink hat sich in den letzten Jahren zu einem leistungsstarken Tool zur Stream-Verarbeitung entwickelt und ist heute der De-facto-Standard für Echtzeit-Stream-Verarbeitung. Mit Flink können Entwickler Streaming-Datenpipelines, Echtzeitanalysen und ereignisgesteuerte Anwendungen erstellen. Das Framework betrachtet Ereignisströme als zentrale Bausteine und wandelt Eingabeströme, die von Ereignisquellen stammen, in Ausgabeströme um, die von verschiedenen Systemen weiterverarbeitet werden.
Verwendungszwecke von Apache Flink
Unternehmen setzen Apache Flink in vielen Anwendungsfällen ein, darunter:
- Streaming ETL (Extract, Transform, Load)
- Datenlake-Einlesung
- ML-Pipelines (Maschinelles Lernen)
- Leistungsüberwachung von Werbekampagnen
- Nutzungsmessung und Abrechnung
- Netzwerküberwachung
- Feature Engineering
- Betrugserkennung
- Überwachung und Automatisierung von Geschäftsprozessen
- Geo-Fencing
Flink: Ein ausgereiftes Tool für Streaming-Workloads
Flink unterstützt Datenstreaming-Workloads im Maßstab globaler Unternehmen und bietet starke Garantien für genau einmalige Korrektheit und Fehlerrückgewinnung. Entwickler können Flink in mehreren Programmiersprachen wie Java, Python und SQL nutzen und sowohl Batch- als auch Stream-Verarbeitung einheitlich unterstützen. Das Projekt ist ein ausgereiftes Open-Source-Tool der Apache Software Foundation, das eine aktive und unterstützende Community hat.
Herausforderungen beim Erlernen von Flink
Obwohl viele Flink als komplex und schwer zu erlernen empfinden, liegt dies eher an den neuen Konzepten und organisatorischen Prinzipien. Die APIs von Flink können anfangs herausfordernd wirken, doch sobald man versteht, wie Flink aufgebaut ist, erscheinen die Details der APIs als logische Konsequenzen der grundlegenden Prinzipien.
Grundlegende Ideen hinter Apache Flink
Streams
Flink ermöglicht es, Anwendungen zu erstellen, die Ereignisströme verarbeiten. Ein Stream ist dabei eine begrenzte oder unbegrenzte Sequenz von Ereignissen. Eine Flink-Anwendung besteht aus einer Datenverarbeitungspipeline, durch die die Ereignisse fließen und in jeder Phase vom geschriebenen Code bearbeitet werden. Diese Pipeline, auch Job-Graph genannt, enthält Knoten, die als Operatoren bekannt sind und die verschiedenen Phasen der Verarbeitung repräsentieren.
Parallele Verarbeitung
Jeder Operator kann viele parallele Instanzen haben, die unabhängig auf einem Teil der Ereignisse arbeiten. Flink erlaubt es, bestimmte Partitionierungsschemata auf diese Unterströme anzuwenden, um Ereignisse gemäß einer spezifischen Logik zu gruppieren. Beispielsweise kann es erforderlich sein, dass alle Ereignisse einer bestimmten Transaktion vom selben Thread verarbeitet werden.
Zustand
Operatoren, die an schlüsselpartitionierten Streams arbeiten, nutzen Flinks verteilten Schlüssel/Wert-Zustandspeicher, um Informationen dauerhaft zu speichern. Der Zustand für jeden Schlüssel bleibt lokal für eine bestimmte Instanz eines Operators und ist von anderen Instanzen nicht zugänglich. Diese Architektur ermöglicht uneingeschränkte Skalierbarkeit.
Zeitkonzepte in Flink
Flink arbeitet mit zwei verschiedenen Zeitkonzepten:
- Verarbeitungszeit: Diese Zeit bezieht sich auf die tatsächliche Uhrzeit, zu der ein Ereignis verarbeitet wird.
- Ereigniszeit: Diese basiert auf den Zeitstempeln, die mit jedem Ereignis aufgezeichnet werden.
Checkpointing zur Fehlerrückgewinnung
Flink bietet genau einmalige Garantien trotz auftretender Fehler. Jedes Ereignis beeinflusst den Zustand, den Flink verwaltet, genau einmal, als ob der Fehler nie aufgetreten wäre. Diese Garantie erreicht Flink durch periodisches und globales Aufnehmen aller Zustände. Die automatisch erstellten und verwalteten Schnappschüsse werden Checkpoints genannt.
Systemarchitektur von Flink
Flink-Anwendungen laufen in Clustern, die aus einem Job-Manager und mehreren Task-Managern bestehen. Der Job-Manager fungiert als Gateway zwischen den Task-Managern und der Außenwelt, während die Task-Manager die Anwendungen parallel ausführen. Der Job-Manager verwaltet die Ressourcen, koordiniert das Checkpointing und stellt Metriken zur Überwachung des Clusters bereit.
Entwicklererfahrung mit Flink
Die Entwicklererfahrung variiert je nach gewählter API: Entweder die ältere DataStream-API oder die neueren Table- und SQL-APIs. Bei der DataStream-API bauen Entwickler den Job-Graphen Schritt für Schritt auf und müssen die Details der Flink-Laufzeit berücksichtigen. Bei der Table/SQL-API können sich Entwickler mehr auf die Geschäftslogik konzentrieren, da die technischen Details im Hintergrund verwaltet werden.
Anwendungsfälle für Flink
Streaming-Datenpipeline
Streaming-ETL stellt einen häufigen Anwendungsfall dar, bei dem Transaktionsdaten in zwei Teilen an die Pipeline geliefert werden: eine anfängliche Bulk-Ladung und ein Change Data Capture (CDC)-Stream, der die Datenbankaktualisierungen seit dieser Bulk-Ladung überträgt. Diese Pipeline läuft kontinuierlich und produziert laufend neue Ergebnisse.
Echtzeitanalysen
Im Vergleich zu Streaming-ETL-Anwendungen benötigt eine Streaming-Analyseanwendung meist erheblich mehr Zustand. Diese Anwendung kann dazu genutzt werden, ein Live-Dashboard zu steuern, das kontinuierlich aktualisierte Analysen bereitstellt.
Ereignisgesteuerte Anwendungen
Flink eignet sich hervorragend für ereignisgesteuerte Anwendungen oder Mikrodienste, insbesondere wenn hohe Leistung gefordert ist. Diese Art von Anwendungen profitieren von Flinks Fähigkeit zur schnellen und effizienten Ereignisverarbeitung.
Fazit
Apache Flink ist ein unverzichtbares Tool für die Stream-Verarbeitung, das eine breite Palette von Anwendungsfällen abdeckt. Obwohl die Lernkurve am Anfang steil sein kann, werden die zugrunde liegenden Prinzipien und API-Strukturen mit der Zeit klarer und intuitiver. Flink bietet starke Garantien für Fehlertoleranz und Skalierbarkeit sowie Flexibilität durch die Unterstützung mehrerer Programmiersprachen und APIs. Moderne datengetriebene Unternehmen, die Echtzeitanalysen und ereignisgesteuerte Anwendungen benötigen, können von den Fähigkeiten von Apache Flink erheblich profitieren.
