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.

Apache Flink is an open-source framework for distributed stream and batch data processing. It provides fast, consistent, and fault-tolerant distributed processing of large volumes of data at scale. Apache Flink is designed to run in all common cluster environments, perform computations at in-memory speed and at any scale.

Flink's core is a streaming dataflow engine that provides data distribution, communication, and fault tolerance for distributed computations over a variety of data sources. It enables users to create efficient and reliable applications that process unbounded streams of data in real time. In addition, it also provides APIs for programming multiple computational primitives such as MapReduce, Join operators, windowing functions etc.

Apache Flink offers an extensive library of APIs including the DataStream API for stream processing applications; the DataSet API for batch processing applications; the Table API for SQL-like queries; Gelly API for graph processing; Machine Learning library; Event Time support; Connectors to external systems like Kafka or HDFS; as well as many more features. With its wide range of features, Apache Flink can be used for a variety of use cases including ETL pipelines, machine learning jobs or analytics applications.

Apache Flink has been adopted by many organisations across different industries due to its scalability and reliability features. Its capabilities make it a great choice to handle large volumes of streamed data efficiently while providing low latency performance when compared to other technologies such as Apache Spark or Hadoop MapReduce. In addition, it supports various programming languages such as Java/Scala/Python making it easier to use with existing code bases.

Overall Apache Flink is an efficient open source framework that allows users to process big datasets in real time with low latency performance across different use cases with its wide range of features such as DataStream API, DataSet API etc.

Apache Flink

Process Big Data with Apache Flink

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