Как Apache Flink обеспечивает стабильно высокую пропускную способность потоковой обработки данных с помощью сетевых буферов и контрольных точек, каковы возможности и ограничения этих механизмов и какие конфигурации надо настроить для их эффективного использования. Зачем Apache Flink нужны сетевые буферы Каждая запись в Flink отправляется следующей подзадаче вместе с другими записями...
Зачем Apache Flink очередной API для создания распределенных приложений с отслеживанием состояния, чем он полезен и при чем здесь Kubernetes: ликбез по Stateful Functions. Apache Flink Stateful Functions Stateful Functions в Apache Flink – это API, который упрощает создание распределенных приложений с отслеживанием состояния с помощью среды выполнения, созданной для...
Из-за чего приложения Flink работают быстрее Spark: разница в моделях обработки данных, управлении памятью, методах оптимизации, дизайне API и личный опыт использования. Apache Flink vs Spark: сходства и отличия Apache Spark и Flink считаются наиболее популярными фреймворками разработки распределенных приложений в области Big Data. Они достаточно похожи, что мы ранее...
Какие режимы развертывания заданий поддерживает Apache Flink и чем они отличаются. Достоинства и недостатки режима сеанса и режима приложения, а также варианты использования. Особенности развертывания приложения Apache Flink Режим развертывания определяет, с каким уровнем изоляции ресурсов задание Flink будет выполняться в кластере. Напомним, выполнение задания Apache Flink включает 3 объекта:...
Какие файловые системы поддерживает Apache Flink: средства взаимодействия с файлами, хранящимися локально или в объектных хранилищах HDFS, S3 и GCS. Особенности работы с файловыми системами в Apache Flink Apache Flink имеет собственную абстракцию файловой системы через класс org.apache.flink.core.fs.FileSystem. Эта абстракция обеспечивает общий набор операций и минимальные гарантии для различных типов...
Что такое потоковое обогащение данных, зачем это нужно и как оно реализуется в Apache Flink. Проблемы и решения предварительной загрузки справочных данных в память, синхронного и асинхронного поиска в источнике по каждой записи и организация потоковой передачи событий. 3 способа загрузить эталонные (справочные) данных в Apache Flink для обогащения потока...
Как и большинство Big Data фреймворков, Apache Flink имеет Python API, позволяя разработчикам высоконагруженных потоковых приложений писать код на этом популярном языке программирования. Однако, Flink-задание выполняется в JVM, поэтому сам фреймворк транслирует Python-код в Java. Разбираемся, в чем особенности этого многоступенчатого процесса. Из Python в Java: как устроен API PyFlink...
Что такое спекулятивное выполнение заданий в Apache Flink, какой планировщик его поддерживает, какие конфигурации нужно настроить для его эффективного использования и зачем при этом переопределять поведение генератора разделений потокового источника данных. Что такое спекулятивное выполнение заданий Apache Flink Распределенная природа Apache Flink приводит к тому, что приложения, созданные с помощью...
Почему запросы Flink SQL перестают работать эффективно при больших объемах несбалансированном распределенных данных и как это исправить с помощью мини-пакетной агрегации. Что такое MiniBatch, как это работает и чем может опасно. Перекос данных по ключу группировки в Apache Flink Flink SQL — это мощный инструмент, объединяющий пакетную и потоковую обработку...
Как построить конвейер машинного обучения с помощью библиотеки Flink ML, из каких компонентов она состоит и как работает, а также что позволяет объединить алгоритмы потоковой обработки данных Apache Flink с ML-моделями. Что такое Flink ML Помимо MLeap, библиотеки сериализации для моделей машинного обучения, Apache Flink также включает Flink ML —...