Apache Flink 및 Apache Paimon이 데이터 스트리밍에 영향을 미치는 방법

Apache Paimon은 금융 시장, 전자 상거래 사이트 및 사물 인터넷 장치와 같은 현대 시스템의 전형적인 끊임없이 흐르는 데이터와 잘 작동하도록 만들어졌습니다. 특히 데이터베이스 업데이트 또는 삭제와 같은 시간이 지남에 따라 데이터를 지속적으로 분석하는 시스템의 대량 볼륨의 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 제작 된 데이터 스토리지 시스템입니다.

간단히 말해서, Apache Paimon은 데이터의 정교한 사서와 유사하게 기능합니다. 우리가 대규모 온라인 비즈니스를 운영하든 작은 웹 사이트를 운영하든, 모든 것을 정리하고 필요에 따라 업데이트하며 항상 사용할 수 있도록합니다. Apache Paimon의 생태계의 필수 요소, 아파치 기능을 크게 확장하는 실시간 스트림 처리 프레임 워크입니다. Apache Paimon을 얼마나 잘 조사하자 아파치 서로 효과적으로 협력하십시오.

실시간 데이터 스트림 처리

Apache Paimon은 호수 형식을 로그 구조화 된 병합 트리 (LSM 트리). LSM Tree는 데이터베이스 또는 스토리지 시스템과 같은 많은 쓰기 및 업데이트를 처리하는 시스템에서 데이터를 관리하고 구성하는 창의적인 방법입니다. 다른 한편으로, Flink는 들어오는 데이터 스트림 (예 : 트랜잭션, 사용자 조치 또는 센서 판독 값)을 실시간으로 수정, 강화 또는 재구성하여 스트리밍 데이터를 정제하거나 향상시키는 강력한 엔진 역할을합니다. 그 후, Paimon에서 이러한 스트림을 저장하고 새로 고침하여 분석이나보고와 같은 추가 사용을 위해 데이터에 즉시 액세스 할 수 있음을 보장합니다. 이 통합을 통해 빠르게 변화하는 환경에서도 최신 데이터 세트를 유지할 수 있습니다.

일관되고 신뢰할 수있는 데이터 저장

실시간 데이터 시스템에서 데이터 일관성을 유지하고, 즉 누락, 중복 또는 모순되는 레코드를 방지하는 것이 주요 문제 중 하나입니다. 이를 극복하기 위해 Flink와 Paimon은 다음과 같이 협력합니다.

Flink는 이벤트를 처리 한 후 필터, 집계 또는 변환을 추가합니다. Paimon은 업데이트, 삭제 또는 늦게 도착하는 경우에도 결과 스토리지의 일관성을 보장합니다. 예를 들어, 인벤토리가 항상 정확하다는 것을 보장하기 위해, Flink는 온라인 쇼핑 플랫폼에서 주문 업데이트를 처리하여 Paimon에 공급할 수 있습니다.

스트리밍 워크로드의 트랜잭션 지원

데이터 무결성을 보장하기 위해 Paimon은 지원합니다 산 거래 (원자력, 일관성, 분리, 내구성). 이 트랜잭션 모델과 Flink는 Paimon에 데이터를 쓰는 것이 전체 작업이 성공하거나 아무것도 쓰지 않도록 보장하여 부분 또는 손상된 데이터를 피할 수있는 경우 밀접하게 통합됩니다. 정확히 온스 처리를 보장하는 것은 모든 데이터가 고장이 있더라도 정확히 한 번 처리되고 정확히 저장됩니다. 정확한 처리를 보장하는 것은 오류에도 불구하고 각 데이터 조각이 처리되고 정확히 한 번 저장됩니다. 이 거래 시너지에서, Flink와 Paimon은 신뢰할 수있는 시스템을위한 강력한 옵션입니다.

실시간 분석 및 쿼리

Paimon은 실시간 및 과거 데이터 모두에서 분석 쿼리에 최적화되었습니다. Flink를 사용하면 Paimon에 처리되고 저장된 후 스트리밍 데이터를 즉시 쿼리 할 수 ​​있습니다. Paimon은 과거 또는 현재 데이터를 대상으로하는 쿼리가 빠르도록 데이터를 구성하고 색인합니다. 이 통합을 통해 기업은 Paimon의 스토리지에서 직접 변칙 감지, 라이브 대시 보드 생성 또는 고객 통찰력을 도출하는 등 실시간 분석을 수행 할 수 있습니다.

하나의 스트리밍 및 배치 지원

Flink는 동일한 엔진을 사용하여 배치 및 스트리밍 데이터 워크로드를 모두 처리하는 것으로 유명합니다. Paimon은 두 유형의 워크로드에 최적화 된 형식으로 데이터를 저장하여이를 보완합니다. Flink의 기능을 활용하여 과거 및 스트리밍 데이터를 원활하게 처리하기 위해 Flink-Paimon 조합을 만드는 것이 과거와 현재 상호 작용을 결합한 고객 행동 분석과 같은 데이터 처리에 대한 통합 된 접근 방식에 이상적입니다.

효과적인 데이터 압축 및 진화

시간이 지남에 따라 스트리밍 데이터를위한 저장 구조는 단편화 및 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. Flink and Paimon은 Paimon이 데이터를 통나무 구조화 된 병합 나무 (LSM 트리)로 구성하여 자주 업데이트를 처리하고 효율적으로 삭제합니다. 반면, Flink는 Paimon과 협력하여 데이터를 정기적으로 컴팩트하고 병합하여 스토리지가 깨끗하게 유지되고 쿼리가 빠르게 유지되도록합니다. 예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼은 스토리지 비 효율없이 대량의 사용자 활동 로그를 관리 할 수 ​​있습니다.

실시간 사기 탐지는 예제 사용 사례입니다.

실시간 사기 탐지는 재무 응용 프로그램에서 중요합니다. 들어오는 거래는 Apache Flink에 의해 처리 된 다음 의심스러운 트렌드를 식별하거나 의심스러운 패턴을 표시 한 후 Paimon으로 전달됩니다. Paimon은 이러한 신고 거래를 저장하여 즉각적인 검토 및 장기 분석을 가능하게합니다. 분석가들은 Paimon의 데이터를 쿼리하여 사기 패턴을 조사하고 Flink의 처리 로직을 조정할 수 있습니다. 이것은 Paimon과 Flink가 어떻게 지능적이고 실시간 시스템을 구축하기 위해 협력하는지 보여줍니다.

참고 : -Paimon은 현재 Flink 1.20, 1.19, 1.18, 1.17, 1.16, 1.15를 지원하며 현재 두 가지 종류의 항아리를 제공합니다. 읽기/쓰기 데이터를위한 번들 항아리와 수동 압축과 같은 작업 용 작업 용기. 여기에서 읽을 수 있습니다 (다운로드 및 Flink로 빠른 시작.

테이크 아웃

Apache Flink는 Apache Paimon의 중요한 구성 요소입니다. Paimon의 강력한 일관성 및 스토리지 기능을 향상시키는 실시간 처리 능력을 제공하기 때문입니다. 그들은 빠르게 진화하는 데이터를 처리, 처리 및 평가하기위한 강력한 생태계를 만들기 위해 협력하여 조직에 데이터의 효율성과 무결성을 보존하면서 즉시 의사 결정을 내리고 통찰력을 얻을 수있는 능력을 제공합니다.

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