Зачем Ververica Cloud заменила RocksDB на GeminiStateBackend для stateful-приложений Apache Flink

Что такое Ververica Runtime Assembly, чем GeminiStateBackend лучше RocksDB и еще несколько отличий коммерческого облачного решения от открытого Apache Flink. Что такое Ververica Cloud и при чем здесь Apache Flink Технологии с открытым исходным кодом развиваются намного быстрее при поддержке крупных корпораций. Например, компания Confluent продвигает Apache Kafka, Astronomer –...

Обратное давление в потоковой передаче событий

Что означает термин backpressure и зачем создавать обратное давление в streaming-системах: разбираемся с методами управления пропускной способностью потоковой передачи событий на примере Apache Kafka, Flink, Spark и NiFi. Что такое обратное давление: backpressure в конвейерах потоковой обработки данных Понять, как работает сложная концепция, проще всего на простых примерах. Это общее...

Что нас ждет в Apache Flink 2.0: обзор главных фич мажорного релиза

В конце декабря принято строить планы на следующие 12 месяцев. Посмотрим, что разработчики Apache Flink обещают реализовать в релизе 2.0, который должен выйти к концу 2024 года. Внедрение многоуровневой системы хранения состояний В Apache Flink 2.0 будет улучшена система управления хранилищем состояния путем перехода к полностью разделенной архитектуре хранения и...

Еще одна архитектура данных: Streamhouse с Apache Paimon

Что не так с архитектурой данных Lakehouse, зачем разработчики Apache Flink создали на основе табличного хранилища новую дата-платформу, чем хорош подход Streamhouse и как устроен Apache Paimon. Что такое архитектура данных Streamhouse Не успели дата-архитекторы освоиться с Lakehouse – архитектурой данных, которая объединяет преимущества хранилищ и озер данных, комбинируя масштабируемость...

Что обеспечивает высокую доступность приложений Apache Flink

Как работает Flink-приложение, из каких компонентов состоит распределенный кластер и как сделать его отказоустойчивым. Архитектура и принципы работы высокой доступности Apache Flink. Архитектура Flink-приложения: ключевые компоненты и связь между ними Перед тем, как погружаться в средства обеспечения высокой доступности Flink-приложения, вспомним базовые принципы его работы. Сам по себе Apache Flink...

Возможности Apache Flink для разработчика: 3 API фреймворка

Какие возможности Apache Flink предоставляет разработчику и как их использовать: краткий обзор существующих API и потоковых примитивов. Потоковые примитивы и низкоуровневый API Будучи популярным фреймворком для stateful-вычислений над неограниченными и ограниченными потоками данных, Apache Flink предоставляет несколько API на разных уровнях абстракции и предлагает специальные библиотеки для различных сценариев. На...

Под капотом задания Apache Flink: 3 этапа преобразования

Как планируются и исполняются задания Apache Flink: от пользовательского Java-кода до физического исполнения, а также отслеживание статуса задания в JobManager. Подробности преобразований с примерами кода. 3 этапа преобразования задания Apache Flink Задание Apache Flink проходит несколько этапов перед своим физическим выполнением: сперва пользовательский код преобразуется в потоковый граф (Stream Graph);...

Оптимизация использования RocksDB и параллелизма в Apache Flink

Почему хранить состояния Flink-приложений лучше на локальных SSD-диски, а не на твердотельных накопителях с удаленной файловой системой NFS или HDFS, зачем отключать блочный кэш RocksDB и как настроить параллелизм заданий. Проблемы сохранения состояния в RocksDB и способы их решения Как мы уже упоминали здесь, key-value хранилище RocksDB является самым популярным...

Apache Flink 1.18: что нового?

24 октября 2023 года вышел очередной релиз Apache Flink. Знакомимся с главными новинками популярного Big Data фреймворка для разработки потоковых stateful-приложений: JDBC-драйвер для SQL-шлюза, хранимые процедуры для коннекторов, расширенная поддержка SQL, динамическое масштабирование с REST API и RocksDB, улучшение пакетных операций, а также другие полезные фичи Apache Flink 1.18. Улучшения...

Еще 3 рекомендации для потоковых конвейеров Apache Flink

Продолжая недавний разговор про настройку конвейеров из Flink-приложений, сегодня рассмотрим, почему важна локальность данных, как избежать узких мест в приемниках потоковых данных и чем хорош HybridSource для объединения гетерогенных источников. Обеспечьте локальность данных Хотя распределенные системы обладают большим потенциалом по сравнению с локальными, позволяя обрабатывать больше данных, вычисления не происходят...

Поиск по сайту