Apache Flink ist ein Open-Source-Framework für die verteilte Stream- und Stapelverarbeitung von Daten. Es bietet eine schnelle, konsistente und fehlertolerante verteilte Verarbeitung großer Datenmengen in großem Maßstab. Apache Flink ist so konzipiert, dass es in allen gängigen Cluster-Umgebungen läuft und Berechnungen mit In-Memory-Geschwindigkeit und in beliebigem Umfang durchführt.
Der Kern von Flink ist eine Streaming Dataflow Engine, die Datenverteilung, Kommunikation und Fehlertoleranz für verteilte Berechnungen über eine Vielzahl von Datenquellen bietet. Sie ermöglicht es Benutzern, effiziente und zuverlässige Anwendungen zu erstellen, die unbegrenzte Datenströme in Echtzeit verarbeiten. Darüber hinaus bietet es auch APIs für die Programmierung mehrerer Berechnungsprimitive wie MapReduce, Join-Operatoren, Windowing-Funktionen usw.
Apache Flink bietet eine umfangreiche API-Bibliothek, darunter die DataStream-API für Stream-Verarbeitungsanwendungen, die DataSet-API für Stapelverarbeitungsanwendungen, die Table-API für SQL-ähnliche Abfragen, die Gelly-API für die Graphenverarbeitung, eine Bibliothek für maschinelles Lernen, Unterstützung für Event Time, Konnektoren zu externen Systemen wie Kafka oder HDFS sowie viele weitere Funktionen. Mit seiner breiten Palette an Funktionen kann Apache Flink für eine Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt werden, darunter ETL-Pipelines, Aufgaben des maschinellen Lernens oder analytische Anwendungen.
Apache Flink wurde aufgrund seiner Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von vielen Unternehmen in verschiedenen Branchen eingesetzt. Seine Fähigkeiten machen es zu einer guten Wahl, um große Mengen an Streaming-Daten effizient zu verarbeiten und dabei im Vergleich zu anderen Technologien wie Apache Spark oder Hadoop MapReduce eine geringe Latenzleistung zu bieten. Darüber hinaus unterstützt es verschiedene Programmiersprachen wie Java/Scala/Python, was die Verwendung mit bestehenden Codebasen erleichtert.
Insgesamt ist Apache Flink ein effizientes Open-Source-Framework, das es Anwendern ermöglicht, große Datensätze in Echtzeit mit geringer Latenzleistung in verschiedenen Anwendungsfällen zu verarbeiten, und zwar mit einer breiten Palette von Funktionen wie DataStream API, DataSet API usw.