Apache Flink ist eine Open-Source-Stream-Processing-Engine, die für verteilte, hochparallele und fehlertolerante Datenströme entwickelt wurde. Es ermöglicht die Verarbeitung von kontinuierlichen Datenströmen in Echtzeit.
Apache Flink integriert sich nahtlos mit Apache Kafka, dem de-facto-Standard für Datenströme:
- Flink kann Kafka-Topics als Datenquellen nutzen und Ergebnisse in Kafka-Topics schreiben[1][4]
- Flink unterstützt die exakt-einmalige Verarbeitung von Ereignissen, selbst bei Systemausfällen[4]
- Kafka dient als persistente Datenspeicherung, während Flink die Rechenleistung für Echtzeit-Anwendungen und -Pipelines bereitstellt[2]
Viele Anwendungsfälle erfordern die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit, z.B.:
- Anreicherung und Transformation von Daten[4]
- Kontinuierliches Monitoring und Alerting[4]
- Materialisierte Sichten und Dashboards[2]
- Maschinelles Lernen auf Streaming-Daten[2]
Herkömmliche Batch-Verarbeitung kann diese Anforderungen oft nicht erfüllen, da sie zu hohe Latenzen aufweist. Stream-Prozessoren wie Flink ermöglichen die niedriglatente Verarbeitung von Datenströmen.[3]
Im Vergleich zu anderen Stream-Processing-Frameworks bietet Flink einzigartige Vorteile:
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Event-at-a-time-Verarbeitung: Flink verarbeitet jedes Ereignis direkt bei Ankunft, ohne Micro-Batching. Dies führt zu geringeren Latenzen als bei batch-orientierten Ansätzen.[3]
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Stateful Streaming: Flink kann den Zustand von Daten während der Verarbeitung speichern, was für komplexe Berechnungen und Datenkonsistenz entscheidend ist.[1]
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Flexibles Windowing: Flink unterstützt Windowing basierend auf Event-Zeit, Processing-Zeit und Ingestion-Zeit für präzise Analysen.[1]
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Hohe Skalierbarkeit: Flink ist für die Skalierung über Cluster konzipiert und ist nur durch die Clusterdefinition begrenzt.[1]
Durch diese Eigenschaften ist Flink ein leistungsfähiges und flexibles Stream-Processing-Framework, das sich ideal für anspruchsvolle Echtzeit-Anwendungsfälle in Kombination mit Apache Kafka eignet.[1][2]
Citations: [1] https://bitrock.it/blog/technology/apache-flink-and-kafka-stream-a-comparative-analysis.html [2] https://www.confluent.io/de-de/blog/apache-flink-for-stream-processing/ [3] https://blog.ordix.de/kafka-streams-mehr-als-nur-producer-und-consumer [4] https://imply.io/developer/articles/apache-kafka-flink-and-druid-open-source-essentials-for-real-time-data-products/ [5] https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/docs/connectors/datastream/kafka/