Название: Потоковая обработка данных с Apache Flink
Автор: Фабиан Уэске, Василики Калаври
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2021
Страниц: 299
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 10.9 MB

С помощью этой книги Вы сможете начать работу с Apache Flink, фреймворком с открытым исходным кодом, на котором основаны многие крупнейшие в мире системы для обработки потоковых данных. Из книги Вы получите фундаментальные понятия о параллельной потоковой обработке и узнаете, чем эта технология отличается от традиционной пакетной обработки данных. Авторы книги, которые заняты в проекте Apache Flink с первых дней, покажут вам, как создавать масштабируемые потоковые приложения с помощью API Flink DataStream, а также непрерывно выполнять и поддерживать эти приложения в операционных средах.

Apache Flink – это распределенный потоковый процессор с интуитивно понятными и четко структурированными API для реализации приложений потоковой обработки данных с учетом состояния. Он предоставляет надежную среду для выполнения крупномасштабных защищенных от сбоев приложений.

Технология потоковой обработки данных становится все более популярной среди больших и малых компаний, потому что она не только предлагает превосходные передовые решения для многих традиционных сценариев использования, таких как аналитика данных, ETL и транзакционные приложения, но и облегчает реализацию новых приложений, архитектур программного обеспечения и бизнес-возможностей. В этой главе мы обсудим, почему потоковая обработка с учетом состояния (stateful stream processing) становится такой популярной, и оценим ее потенциал. Мы начнем с обзора традиционных архитектур приложений обработки данных и укажем на их ограничения. Затем мы представим читателю проекты приложений, основанные на потоковой обработке с отслеживанием состояния и демонстрирующие множество интересных свойств и преимуществ по сравнению с традиционными подходами. Наконец, мы кратко обсудим эволюцию потоковых процессоров с открытым исходным кодом и поможем вам запустить потоковое приложение на локальном экземпляре Flink.