Apache Flink

Apache Flink

informație
Dezvoltat de Apache Software Foundation
Prima versiune 6 ianuarie 2015
Ultima versiune 1.12.2 (2 martie 2021)
Depozit github.com/apache/flink
Scris in Java și Scala
Mediu inconjurator Mașină virtuală Java
Licență Licență Apache versiunea 2.0
Site-ul web flink.apache.org

Apache Flink este un cadru de procesare a fluxului open source dezvoltat de Apache Software Foundation . Kernel-ul Apache Flink este un motor de flux distribuit scris în Java și Scala . Flink rulează programe de flux de date arbitrare în mod paralel și canalizat. Sistemul de executare a conductelor Flink permite executarea programelor de procesare în bloc / lot și flux. Mai mult, runtime-ul Flink acceptă implementarea algoritmilor iterativi despre modul în care este nativ.

Flink oferă un motor de streaming de mare viteză, cu latență redusă, precum și suport pentru procesarea evenimentelor și gestionarea stării. Aplicațiile Flink sunt tolerante la erori în cazul defectării mașinii și acceptă semantica exactă. Programele pot fi scrise în Java , Scala , Python și SQL . Acestea sunt compilate și optimizate automat în programele de flux de date care rulează într-un mediu cluster sau cloud.

Flink nu oferă propriul sistem de stocare a datelor, dar furnizează conectori sursă și date la sisteme precum Amazon Kinesis , Apache Kafka , Alluxio, HDFS , Apache Cassandra și ElasticSearch .

Articole similare

linkuri externe

Referințe

  1. „  https://projects.apache.org/json/projects/flink.json  ” (Accesat la 8 aprilie 2020 )
  2. „  Versiunea 1.12.2  ” ,2 martie 2021(accesat pe 9 martie 2021 )
  3. „  Apache Flink: Procesare de date în lot și flux scalabil  ” , apache.org
  4. „  apache / flink  ” , GitHub
  5. Alexander Alexandrov, Rico Bergmann, Stephan Ewen, Johann-Christoph Freytag, Fabian Hueske, Arvid Heise, Odej Kao, Marcus Leich, Ulf Leser, Ulf Leser, Felix Naumann, Mathias Peters și Astrid Rheinländer, Matthias J. Sax Höger, Kostas Tzoumas și Daniel Warneke. 2014. Platforma Stratosphere for Big Data Analysis . Jurnalul VLDB 23, 6 (decembrie 2014), 939-964. NU
  6. Ian Pointer, „  Apache Flink: New Hadoop contender squares off against Spark  ” , InfoWorld ,7 mai 2015
  7. „  Pe Apache Flink. Interviu cu Volker Markl.  » , Odbms.org
  8. Stephan Ewen, Kostas Tzoumas, Moritz Kaufmann și Volker Markl. 2012. Fluxuri de date iterative rapide . Proc. Dotare VLDB. 5, 11 (iulie 2012), 1268-1279. NU
  9. (în) Paris Carbone, Gyula Fora, Stephan Ewen, Seif Haridi și Kostas Tzoumas "  Instantanee asincrone ușoare pentru fluxurile de date distribuite  "2015.
  10. (ro) „  Apache 1.2.0 Flink Documentation: Flink DataStream API Programming Guide  ” , ci.apache.org (accesat la 23 februarie 2017 )
  11. (ro) „  Apache 1.2.0 Flink Documentation: Python Programming Guide  ” , ci.apache.org (accesat la 23 februarie 2017 )
  12. (ro) „  Apache 1.2.0 Flink Documentation: Table and SQL  ” , ci.apache.org (accesat la 23 februarie 2017 )
  13. Fabian Hueske, Mathias Peters, Matthias J. Sax, Astrid Rheinländer, Rico Bergmann, Aljoscha Krettek și Kostas Tzoumas. 2012. Deschiderea cutiilor negre în optimizarea fluxurilor de date . Proc. Dotare VLDB. 5, 11 (iulie 2012), 1256-1267. NU
  14. Daniel Warneke și Odej Kao. 2009. Nephele: Procesare eficientă a datelor paralele în cloud . În Proceedings of the Second Workshop on Multitasking Grids and Supercomputers (MTAGS '09). ACM, New York, NY, Statele Unite ale Americii, articolul 8, 10 pagini. NU
  15. (ro) „  Apache 1.2.0 Flink Documentation: Streaming Connectors  ” , ci.apache.org (accesat la 23 februarie 2017 )