Mit seiner Fähigkeit große Datenmengen zustandsabhängig über begrenzte und unbegrenzte Datenströme zu verarbeiten, hat Apache Flink einen festen Platz unter den BigData Frameworks erlangt.Das Potential dieses Frameworks ist enorm, weshalb die Apache Software Foundation 2015 Flink als Top-Level Projekt deklarierte. Seit dem Jahre 2018 befindet sich Flink unter den Top 5 und seit 2020 unter den Top 3 der aktiven ASF Projekte. In diesem Blogartikel werde ich euch einen Überblick über Flink, die wichtigsten Funktionen und die Architektur geben.
Was ist Apache Flink?
Flink ist ein kostenfreies Framework zur Verarbeitung von großen, zustandsabhängigen Daten über unbegrenzte und begrenzte Datenströme. Die Möglichkeit komplexe und zustandsabhängige Datenverarbeitungen in Echtzeit durchzuführen macht Flink für ein breites Feld an Anwendungsmöglichkeiten sehr attraktiv. Entwicklern wird ein Framework zur Verfügung gestellt, mit dem hochgradig skalierbare und fehlertolerante Anwendungen zur Verarbeitung von BigData Datenströmen entwickelt werden können.
Kernfunktionen von Apache Flink
Flink bietet eine Vielzahl an vordefinierten Funktionen und gibt Entwicklern mächtige Werkzeuge in die Hand, um effizient Systeme auf Basis von Flink zu realisieren. In diesem Abschnitt möchte ich eine Auswahl dieser Funktionen vorstellen:
- Echtzeit-Analyse: Flink unterstützt die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit. So können sofortige Einblicke und schnelle Reaktionen auf gegebene Daten ermöglicht werden.
- Stateful Stream Processing: Flink hat die Möglichkeit über einen längeren Zeitraum Daten zu halten und zu verarbeiten. Dieser Zustand ermöglicht die Verarbeitung von Nachrichten in korrekter zeitlicher Abfolge und die komplexe Datenanalyse über mehrere Ereignisse hinweg. Auch die Aggregation von aufeinander aufbauenden Nachrichten ist spürbar einfacher zu realisieren.
- Batch-Verarbeitung: Neben der Verarbeitung von unbegrenzten Datenströmen kann Flink analog zu Apache Spark auch mit begrenzten Datenströmen umgehen und diese hoch effizient verarbeiten.
- Daten-Pipelining: Datenströme aus mehreren Quellen parallel zu verarbeiten und Nachrichten aus unterschiedlichen Quellen zu aggregieren ist für Flink ebenfalls kein Problem. Es können in asynchroner Weise Nachrichten an externe Systeme übertragen werden, ohne den weiteren Verarbeitungsverlauf der eingehenden Datenströme zu beeinflussen.
- Transformationen: Flink bietet eine Reihe von Transformationen, um Datenströme zu manipulieren und zu filtern. Hierzu gehören Aggregationsfunktionen, Zeiterkennung, Mappings und mehr. Sämtliche Transformationen können von Entwicklern erweitert oder komplett neu definiert werden.
- Dashboard & Metriken: Um eine Applikation optimal zu monitoren, bringt Flink sein eigenes Dashboard mit umfangreichen Analysefunktionen mit. Hierzu gehört auch die Visualisierung von vordefinierten oder selbst geschriebenen Metriken. Insbesondere Entwickler mit geringer Erfahrung im Umgang mit Flink können mit diesen Hilfsmitteln nicht effiziente Codefragmente leicht identifizieren und korrigieren.
- Kombination mit anderen Tools: Flink lässt sich nahtlos mit anderen BigData Tools wie der Streaming Plattform Kafka kombinieren. Realisiert wird diese Kombination durch fertige und von Flink bereitgestellte Klassen zum Konsumieren und Produzieren von und zu Kafka Topics.
- Skalierbarkeit: Erhält Flink ausreichend Ressourcen, kann die Verarbeitung von Datenströmen auf mehrere Knoten verteilt werden. Jeder Knoten wiederum kann mit mehreren parallelen Tasks die Skalierung auf ein Maximum optimieren.
- Fehlertoleranz: Die Verarbeitung von großen Datenmengen führt unweigerlich zu Fehlern und Ausfällen. Flink ist entsprechend designed, solche Fehler und Ausfälle abzufangen und ohne zeitliche Verzögerung weitere Nachrichten über die eingehenden Datenströme zu verarbeiten.
Architektur
Flink ist hoch skalierbar, wodurch eine Applikation in eine Vielzahl von einzelnen Aufgaben parallelisiert und gleichzeitig in einem Cluster ausgeführt werden kann. Hierfür bedient sich Flink drei Hauptmechanismen, welche ich euch kurz vorstellen möchte:
- Job Manager: Innerhalb der Flink Architektur ist der Job Manager für die Koordination der einzelnen Tasks zuständig. Dabei bedient sich der Job Manager mehrerer Mechanismen, um die Arbeitslast optimal zu verteilen. So werden Streams und die Zustandsdatenbank partitioniert und die einzelnen Partitionen den entsprechenden Tasks zugeordnet. Aber nicht nur die Koordination ist eine Kernaufgabe des Job Managers. Er beinhalt auch eine Lösung für den fehlertoleranten Betrieb und kann regelmäßig Backups veranlassen. Dank dieser Backupfunktionalität kann eine Applikation z. B. während eines Deployments neugestartet und exakt an der vorherigen Stelle seine Arbeit wieder aufnehmen. Keine Nachricht geht verloren oder überspringt einzelne Verarbeitungsschritte.
- Task Manager: Die ausführenden Knoten werden in Flink als Task Manager bezeichnet. Diese erhalten vom Job Manager die vorgesehene Stream Partition und können so gezielt bestimmte Nachrichten verarbeiten. Während dieser Verarbeitung nutzt jeder Task Manager einen eigenen internen Zustand, um historische Datensätze aufzubauen oder mit diesen Datensätzen zu arbeiten. Dabei kann ein Task Manager mehrere Aufgaben parallel verarbeiten. Der Job Manager wiederum verwendet die Zustände der Task Manager, um einen einheitlichen Zustand zentral zu verwalten. Das hat den Vorteil, dass die Task Manager wenig Ressourcen für die Synchronisation der Zustände freigeben müssen.
- Task: Mit einem Task wird in Flink die kleinste Verarbeitungseinheit bezeichnet. Ein Task führt die eigentliche Verarbeitungslogik wie Transformation oder Analyse der eingehenden Datenströme durch. Dabei kann ein Task mehrere Operationen wie Mapping und Aggregation hintereinander durchführen und lässt sich flexibel sowohl für Stream- als auch Batchprocessing einsetzen.
Fazit
In diesem Blogartikel habe ich euch einen Überblick über die Architektur und die wichtigsten Funktionen von Apache Flink vorgestellt. Flink ist ein mächtiges Framework mit dem leistungsstarke Applikationen zur Verarbeitung von gebundenen und ungebundenen Datenströmen entwickelt werden können. Insbesondere die Analyse und komplexe zustandsabhängige Verarbeitung in Echtzeit sowie die ausgeklügelte Fehlertoleranz machen Flink für viele Anwendungsfälle im Bereich von BigData interessant. Durch diesen großen Funktionsumfang ist die Lernkurve entsprechend steil. Das haben die Entwickler von Flink bereits erkannt und eine ausführliche und hervorragend verständliche Dokumentation bereitgestellt.
