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Definition „Flink Stream Processing Framework“ Was ist Apache Flink?

| Autor / Redakteur: chrissikraus / Stephan Augsten

Apache Flink ist ein Open-Source-Framework, das die Verarbeitung von Datenströmen erleichtert. Es ermöglicht die kontinuierliche Verarbeitung von Daten in Echtzeit und kann auf den unterschiedlichsten Plattformen genutzt werden.

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Apache Flink stellt verschiedene Tools zur effizienten Verarbeitung von Data Streams und statischen Daten bereit.
Apache Flink stellt verschiedene Tools zur effizienten Verarbeitung von Data Streams und statischen Daten bereit.
(Bild: flink.apache.org)

Apache Flink ist ein Open-Source-Framework, das viele verschiedene Tools zur effizienten Verarbeitung von Data Streams und statischen Daten bereitstellt. Flink wurde so entwickelt, dass es auf allen gängigen Plattformen für Cluster Computing lauffähig ist. Ein besonderer Schwerpunkt für die Entwickler ist die hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit der Daten und Datenströme: Die Verarbeitung geschieht in Echtzeit und ohne Zwischenspeicherung der gesammelten Daten in separaten Datenbanken.

Kernfunktionen von Apache Flink im Überblick

Flink stellt diverse APIs bereit, welche jeweils auf verschiedene Aspekte spezialisiert sind. Die DataStream-API bildet die Basis des Frameworks und bietet die grundlegenden Funktionen für das Stream Processing. In den ProcessFunctions finden sich Tools, mit denen eine feinkörnige Steuerung von Zuständen und Zeit möglich wird, z. B. um Timer für Ereignisse oder Berechnungen zu setzen. Außerdem bietet Apache Flink eine Tabellen-API und unterstützt SQL, um Abfragen auf diverse Datenquellen zu ermöglichen.

Vorteile von Apache Flink

Apache Flink hilft dabei, Stream Processing effizienter zu gestalten. Durch die Verarbeitung in Echtzeit können Datenströme sofort verarbeitet werden, sobald sie entstehen. Flink ist zudem für jeden Bedarf skalierbar und soll auch dann in Echtzeit operieren können, wenn das Tool in groß angelegten Clustern zum Einsatz kommt. Flink eignet sich also auch bei großem Datenvolumen für eine schnelle Verarbeitung.

Durch die rasche Verarbeitung können die ausgewerteten Daten entsprechend schnell an die notwendigen Stellen und Geräte weitergegeben werden. So ergibt sich z. B. eine optimierte Reaktionszeit für vernetzte Geräte, die für ihre Arbeit auf den Input von externen Sensoren und anderen Geräten angewiesen sind.

Weiterer Vorteil ist, dass mit Flink keine Datenbanken mehr nötig sind, um die anfallenden Daten vor der Analyse zwischenzuspeichern. Unbegrenzte Datenströme können am Ort und zum Zeitpunkt des Entstehens verarbeitet werden. Dabei besteht dennoch die Option, statische Daten zu verarbeiten. Bei Bedarf können also zusätzlich auch Daten in einer Datenbank abgelegt und mit Apache Flink verarbeitet werden.

Anwendungsbeispiele für Apache Flink

Das Framework kommt zum Einsatz, wenn der Schwerpunkt einer Anwendung auf der Verarbeitung in Echtzeit liegt. Vernetzte Geräte und Maschinen aus dem Industrial Internet of Things produzieren z. B. einen kontinuierlichen Strom aus Messwerten und Sensordaten, der so schnell wie möglich verarbeitet werden muss. Denn diese Daten sind wesentlich für die Kommunikation zwischen den Maschinen und somit für das reibungslose und effiziente Funktionieren der Produktionskette.

Aber auch die Kontrolle von bestimmten digitalen Prozessen jenseits der Industrie 4.0 erfordert häufig eine Überwachung und Auswertung in Echtzeit. Es könnte z. B. hilfreich sein, Transaktionen oder das Verhalten von Anwendern zu beobachten, um auf bestimmte Ereignisse schneller reagieren zu können oder um automatisierte Prozesse noch effizienter ablaufen zu lassen.

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