{"id":181500,"date":"2023-07-23T22:40:47","date_gmt":"2023-07-23T21:40:47","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=181500"},"modified":"2023-10-30T13:38:04","modified_gmt":"2023-10-30T12:38:04","slug":"apache-flink-definition-struktur-und-grenzen-des-frameworks","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-flink-definition-struktur-und-grenzen-des-frameworks","title":{"rendered":"Apache Flink : Definition, Struktur und Grenzen des Frameworks"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181500\" class=\"elementor elementor-181500\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9b9675d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9b9675d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40d7c56 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"40d7c56\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Urspr\u00fcnge von Apache Flink<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-956d52d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"956d52d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Apache Flink wurde urspr\u00fcnglich an der <strong>Technischen Universit\u00e4t Berlin<\/strong> entwickelt. Die ersten Versionen wurden 2011 ver\u00f6ffentlicht und sollten komplexe Probleme bei der <strong>Verarbeitung von Daten<\/strong> in einer verteilten Echtzeitumgebung l\u00f6sen. Flink wurde im Laufe der Jahre zu einer Referenz f\u00fcr eine Vielzahl von Unternehmen, bis es schlie\u00dflich zu einem der beliebtesten <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/open-source-definition\">Open-Source-Frameworks<\/a> wurde. Es war im Jahr 2014, als Flink als Apache Incubator-Projekt akzeptiert wurde, und 2015 wurde es zu einem<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-pig-alles-ueber-die-programmiersprache-von-hadoop\"> Apache<\/a> Top-Level-Projekt. Seitdem hat sich Flink stetig verbessert und ist stolz auf seine aktive Entwickler- und Nutzergemeinschaft.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-88818bb e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"88818bb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7eb8087a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7eb8087a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Zusammensetzung des Flink-\u00d6kosystems<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1cdc1ae9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1cdc1ae9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das \u00d6kosystem von <strong>Apache Flink<\/strong> besteht aus mehreren Schichten und Abstraktionsebenen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1bc8b3b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1bc8b3b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"554\" height=\"416\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image4-3-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181503\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image4-3-1.png 554w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image4-3-1-300x225.png 300w\" sizes=\"(max-width: 554px) 100vw, 554px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2906f3c4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2906f3c4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><p><strong>Storage (Speicherung)<\/strong> : Flink hat mehrere M\u00f6glichkeiten, Daten zu lesen\/schreiben, z. B. <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hadoop-vs-spark-training-wie-lerne-ich-den-umgang-mit-big-data-tools\">HDFS (Hadoop)<\/a>, S3, lokal, Kafka, u. v. m.<\/p><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><p><strong>Deploy (Einsatz):<\/strong> Flink kann lokal, auf Clustern oder in der Cloud eingesetzt werden.<\/p><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><p><strong>Kernel (Kern)<\/strong>: Hierbei handelt es sich um die Ausf\u00fchrungsschicht, die die Fehlertoleranz, die verschiedenen verteilten Berechnungen usw. vorgibt.<\/p><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><p><strong>API&#8217;s &amp; Libraries (APIs und Bibliotheken):<\/strong> Dies ist die oberste Schicht des Flink-\u00d6kosystems. Hier befinden sich die Datastream-API, die f\u00fcr die Verarbeitung von Datenstr\u00f6men zust\u00e4ndig ist, die Dataset-API, die f\u00fcr die Stapelverarbeitung zust\u00e4ndig ist, und andere Bibliotheken wie<strong> Flink ML<\/strong> (Machine Learning), <a href=\"https:\/\/geekflare.com\/graph-database-solutions\/\">Gelly (Graph Processing)<\/a> und Table (f\u00fcr SQL).<\/p><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-353e7c16 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"353e7c16\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Kurse<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d2cec5d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d2cec5d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-baf1a90 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"baf1a90\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie ist die Architektur von Flink aufgebaut?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37c876b6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"37c876b6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Apache Flink<\/strong> ist eine verteilte Verarbeitungsmaschine f\u00fcr zustandsbehaftete Berechnungen auf begrenzten oder <strong>unbegrenzten Datenstr\u00f6men.<\/strong><\/p><p>Sie wurde so konzipiert, dass sie in allen g\u00e4ngigen<strong> Cluster-Umgebungen<\/strong> funktioniert und in der Lage ist, Berechnungen mit sehr hoher Geschwindigkeit und in beliebigem Ma\u00dfstab durchzuf\u00fchren.<\/p><p>Jede Art von Daten wird als <strong>Stream produziert,<\/strong> seien es Messwerte von Sensoren (IoT), Ereignisprotokolle (Logs) oder sogar Benutzeraktivit\u00e4ten auf Webseiten.<\/p><p>Wie wir gerade gesehen haben, k\u00f6nnen die verarbeiteten <strong>Str\u00f6me<\/strong> entweder begrenzt oder unbegrenzt sein, aber was bedeutet das genau?<\/p><p>Unbegrenzte Feeds haben einen Anfang, aber kein definiertes Ende, was bedeutet, dass sie die <strong>Daten so liefern,<\/strong> wie sie erzeugt werden. Sie m\u00fcssen kontinuierlich verarbeitet werden, d. h. unmittelbar nach der Aufnahme.<\/p><p>Daher kann man nicht warten, bis der gesamte Strom eingetroffen ist, um ihn zu verarbeiten, sondern muss die Str\u00f6me in der Reihenfolge verarbeiten, in der sie eintreffen. <\/p><p>Die genaue Kontrolle von Zeit und Status erm\u00f6glicht es <strong>Apache Flink<\/strong>, jede Art von Anwendung auf diesen Streams auszuf\u00fchren.<\/p><p>Begrenzte oder beschr\u00e4nkte Streams haben einen definierten Anfang und ein definiertes Ende. Im Gegensatz zu unbegrenzten Streams k\u00f6nnen sie erst verarbeitet werden, nachdem sie alle Daten f\u00fcr <strong>Berechnungen aufgenommen<\/strong> haben. Ihre geordnete Verarbeitung ist daher nicht notwendig. Die Verarbeitung dieser Streams wird auch als Stapelverarbeitung oder Batch-Processing bezeichnet. <br \/>Diese Streams werden intern mit Algorithmen und Berechnungen verarbeitet, die speziell f\u00fcr Datasets mit fester Gr\u00f6\u00dfe entwickelt wurden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15508107 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"15508107\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1999\" height=\"474\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image1-3-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181504\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image1-3-1.png 1999w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image1-3-1-300x71.png 300w, 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border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"426\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Spark&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-spark\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-spark\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Spark<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Kafka&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-kafka\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-kafka\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Kafka<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Cassandra&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-cassandra-die-beliebteste-nosql-bdd\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-cassandra-die-beliebteste-nosql-bdd\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Cassandra<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Schulung&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-schulung-wie-lerne-ich-hadoop-spark-und-cassandra\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-schulung-wie-lerne-ich-hadoop-spark-und-cassandra\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Schulung<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Airflow&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-airflow-was-ist-das-und-wie-kann-man-es-nutzen\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-airflow-was-ist-das-und-wie-kann-man-es-nutzen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Airflow<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Flume&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-flume-was-ist-das-wozu-dient-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-flume-was-ist-das-wozu-dient-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Flume<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Storm&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-storm-was-ist-das-wozu-benutzt-man-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-storm-was-ist-das-wozu-benutzt-man-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Storm<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cee8388 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"cee8388\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-539ad63 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"539ad63\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Anwendungen sind durch API's mit Flink verbunden?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1cc125b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1cc125b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Apache Flink bietet eine Reihe von umfangreichen<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-rest-api-was-ist-das-und-wie-kann-man-sie-nutzen\"> APIs,<\/a> mit denen Transformationen sowohl auf Batch- als auch auf Streaming-Daten durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Diese Transformationen werden auf verteilten Daten durchgef\u00fchrt und erm\u00f6glichen es Entwicklern, eine Anwendung zu bauen, die ihren Anforderungen entspricht.<\/p><p>Hier sind die wichtigsten APIs, die Flink anbietet:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e36214f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e36214f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Die API Datastream :<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9ff99ea elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9ff99ea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/api-gateway-funktionsweise-und-vorteile\">API<\/a> ist die wichtigste Programmierschnittstelle f\u00fcr die Erstellung von Datenstr\u00f6men (Stream Processing).<\/p><p>Sie bietet eine hohe Abstraktionsebene f\u00fcr deren Manipulation und native Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Partitionierung von Daten f\u00fcr die parallele Verarbeitung.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3df41f6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3df41f6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Die API Dataset :<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d092f36 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d092f36\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die API ist eine <strong>Programmierschnittstelle f\u00fcr die Verarbeitung von Batchdaten<\/strong>. Sie bietet auch native Unterst\u00fctzung f\u00fcr die parallele Verarbeitung in gro\u00dfem Ma\u00dfstab.<\/p><p>Sie basiert auf dem MapReduce-Modell, bietet aber erweiterte M\u00f6glichkeiten, wie z. B. verteilte Zust\u00e4nde, Fehlerbehandlung und automatische Optimierung.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3df0860 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3df0860\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Die API Tabelle :<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-409ff98 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"409ff98\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese <strong>API ist eine Programmierschnittstelle<\/strong> f\u00fcr die Verarbeitung von relationalen Daten. Sie erm\u00f6glicht es Entwicklern, Datenverarbeitungsprogramme zu erstellen, die auf Tabellen und SQL-Abfragen basieren, und dabei die Vorteile von Flink zu nutzen.<\/p><p>Sie ist mit den anderen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-rest-api-was-ist-das-und-wie-kann-man-sie-nutzen\">APIs<\/a> von Flink kompatibel, so dass du die verschiedenen Schnittstellen leicht kombinieren kannst, um spezifische Datenverarbeitungsanforderungen zu erf\u00fcllen.<\/p><p>Die mit diesen <strong>APIs erstellten Programme sind dank der verteilten Architektur<\/strong> von Flink leicht skalierbar und ausfallsicher. Sie k\u00f6nnen auf gro\u00dfen Rechenclustern ausgef\u00fchrt werden und garantieren so eine hohe Leistung und Verf\u00fcgbarkeit.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fdb9566 elementor-blockquote--skin-border elementor-blockquote--button-color-official elementor-widget elementor-widget-blockquote\" data-id=\"fdb9566\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"blockquote.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor-pro - v3.15.0 - 09-08-2023 *\/\n@charset \"UTF-8\";.entry-content blockquote.elementor-blockquote:not(.alignright):not(.alignleft),.entry-summary blockquote.elementor-blockquote{margin-right:0;margin-left:0}.elementor-widget-blockquote blockquote{margin:0;padding:0;outline:0;font-size:100%;vertical-align:baseline;background:transparent;quotes:none;border:0;font-style:normal;color:#3f444b}.elementor-widget-blockquote blockquote 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<b>FlinkML<\/b> f\u00fcr Machine Learning, <b>Gelly<\/b> f\u00fcr graphorientierte Datenbanken oder <b>CEP<\/b> f\u00fcr komplexe Verarbeitung (Complex Event Processing).\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff8fa4e elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ff8fa4e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Apprendre \u00e0 concevoir des APIs<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a299b5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7a299b5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4bd2fe6a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4bd2fe6a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Schl\u00fcsselfunktionen von Flink<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48429f16 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"48429f16\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Apache Flink<\/strong> verf\u00fcgt \u00fcber die im Folgenden aufgef\u00fchrten Schl\u00fcsselbegriffe:<\/p><ul><li><strong>Parallelisierung<\/strong> erm\u00f6glicht Apache Flink die Verarbeitung von Daten durch die Verteilung von Aufgaben auf mehrere Verarbeitungsknoten (sog. &#8222;Slots&#8220;) gleichzeitig.<\/li><li>Dadurch wird die Zeit f\u00fcr die <strong>Datenverarbeitung<\/strong> erheblich verk\u00fcrzt, da die Ressourcen der verteilten Umgebung voll ausgenutzt werden. Aufgaben k\u00f6nnen in mehrere Teilaufgaben aufgeteilt werden, die dann parallel ausgef\u00fchrt werden, wodurch die Verarbeitungseffizienz gesteigert wird.<\/li><li>Bei der <strong>Datenverteilung<\/strong> werden die Daten in kleine Gruppen, sogenannte &#8222;Partitionen&#8220;, aufgeteilt, die dann auf mehrere Verarbeitungsknoten verteilt werden.<\/li><li>Die <strong>Partitionen<\/strong> k\u00f6nnen anhand von Schl\u00fcsseln, Werten oder anderen Verteilungskriterien aufgeteilt werden, damit sie effizienter verarbeitet werden k\u00f6nnen und somit Engp\u00e4sse vermieden werden.<\/li><li>Diese <strong>Funktion<\/strong> ist ein grundlegender Aspekt der Parallelisierung in Apache Flink.<br \/>Apache Flink ist so konzipiert, dass es durch Checkpointing fehlertolerant ist, d. h. es kann die Daten auch dann weiterverarbeiten, wenn ein oder mehrere Verarbeitungsknoten ausfallen.<\/li><li>Es kann <strong>Ausf\u00e4lle<\/strong> automatisch erkennen und die Daten entsprechend replizieren.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a040c24 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2a040c24\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"553\" height=\"200\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image2-2-2.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181505\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image2-2-2.png 553w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/image2-2-2-300x108.png 300w\" sizes=\"(max-width: 553px) 100vw, 553px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1cfe619 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1cfe619\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d64f904 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d64f904\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Vergleich zwischen Flink und Spark Streaming<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e0c4429 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"e0c4429\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\n.tg {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}\n.tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\n  overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\n.tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\n  font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\n.tg .tg-hojr{background-color:#343434;border-color:inherit;color:#ffffff;font-family:Arial, Helvetica, sans-serif !important;\n  font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:middle}\n.tg .tg-xbtn{background-color:#343434;border-color:inherit;color:#ffffff;font-weight:bold;text-align:center;vertical-align:top}\n.tg .tg-84g7{background-color:#343434;border-color:inherit;color:#ffffff;font-family:Arial, Helvetica, sans-serif !important;\n  font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:top}\n.tg .tg-3xi5{background-color:#ffffff;border-color:inherit;text-align:center;vertical-align:top}\n.tg .tg-jbyd{background-color:#ffffff;border-color:#000000;text-align:center;vertical-align:top}\n<\/style>\n<table class=\"tg\">\n<thead>\n  <tr>\n    <th class=\"tg-84g7\">Eigenschaft<\/th>\n    <th class=\"tg-xbtn\">Apache Flink<\/th>\n    <th class=\"tg-xbtn\">Spark Streaming<\/th>\n  <\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n  <tr>\n    <td class=\"tg-84g7\">Echtzeitverarbeitung<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u2705<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u2705<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td class=\"tg-hojr\">Stream-Verarbeitung<\/td>\n    <td class=\"tg-jbyd\">\u2705<br>Verarbeitung von endlosen Streams mit sehr geringer Latenz<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u2705<br>Beschr\u00e4nkt durch Batchgr\u00f6\u00dfen und zugeh\u00f6rige Latenzzeiten<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td class=\"tg-84g7\">Batch-Verarbeitung<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u2705<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u274c<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td class=\"tg-hojr\">Modell<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u2705<br>Basiert auf Operator-Transformationen<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u2705<br>Basiert auf RDD-Transformationen<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td class=\"tg-hojr\">Graphen<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u2705<br>\u00dcber die Gelly-API<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u274c<br>Nicht unterst\u00fctzt<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td class=\"tg-hojr\">Sprachen<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u2705<br>Python, Java und Scala<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u2705\u2705<br>Python, Java und Scala<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td class=\"tg-hojr\">Fehlerkorrektur<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u2705<br>Behandelt Ausf\u00e4lle von Verarbeitungsknoten<\/td>\n    <td class=\"tg-3xi5\">\u2705<br>Tolerant gegen\u00fcber Fehlern, aber weniger effizient<\/td>\n  <\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3112a39 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3112a39\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c023a6b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c023a6b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wo liegen die Grenzen von Flink?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da5fa04 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"da5fa04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Welche Einschr\u00e4nkungen hat Flink? Es hat jedoch einige Einschr\u00e4nkungen, die <strong>ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen:<\/strong><\/p><ul><li><strong>Ressourcenbedarf:<\/strong> Es ben\u00f6tigt eine Menge Ressourcen, um effizient ausgef\u00fchrt zu werden, insbesondere f\u00fcr die Datenspeicherung und die Rechenleistung.<\/li><li><strong>Komplexe Implementierung:<\/strong> Es kann f\u00fcr Entwickler mit wenig Erfahrung in der Echtzeitdatenverarbeitung schwierig zu implementieren sein. Die Lernkurve kann sehr hoch sein.<\/li><li><strong>Dokumentation:<\/strong> Seine Dokumentation ist umfassend, aber je nach Erfahrung des Lesers schwer zu verstehen.<\/li><li><strong>\u00d6kosystem:<\/strong> Flink wurde schnell entwickelt, ist aber im Vergleich zu anderen Tools auf dem Markt relativ neu. Daher kann es sein, dass es in einigen Bereichen noch nicht ausgereift ist oder es an Funktionen mangelt.<\/li><li><strong>Upgrades:<\/strong> Code, der in fr\u00fcheren Versionen entwickelt wurde, ist nach einem API-Update nicht mehr kompatibel, was zeitaufw\u00e4ndig sein kann, um den Code wieder kompatibel zu machen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4122302 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4122302\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-245db04 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"245db04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ad4d119 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ad4d119\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass Apache Flink ein \u00e4u\u00dferst leistungsf\u00e4higes und vielseitiges Framework f\u00fcr die Datenverarbeitung ist. Es bietet fortschrittliche Funktionen f\u00fcr Stream- und Batch-Verarbeitung und erm\u00f6glicht es den Benutzern, Datenverarbeitungsaufgaben in Echtzeit effizient und skalierbar durchzuf\u00fchren.<\/p><p>Die Programmier-APIs von Flink sind einfach zu verwenden und bieten Entwicklern viel Flexibilit\u00e4t. Seine F\u00e4higkeit, gro\u00dfe <strong>Arbeitslasten<\/strong> zu bew\u00e4ltigen, macht ihn zu einer erstklassigen Wahl f\u00fcr Unternehmen und Organisationen aller Gr\u00f6\u00dfen.<\/p><p>Obwohl Flink gewisse Einschr\u00e4nkungen hat, entwickelt es sich weiterhin schnell weiter, um den sich \u00e4ndernden Bed\u00fcrfnissen von Unternehmen gerecht zu werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5dfce28 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5dfce28\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Jetzt, da du alles \u00fcber Apache Flink wei\u00dft, beginne einen Kurs, der dich in die Lage versetzt, dieses Tool zur Verarbeitung von Datenstr\u00f6men vollst\u00e4ndig zu beherrschen. Entdecke DataScientest!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e06389d elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e06389d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Data Science Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0c0735d elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"0c0735d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Wie ist die Architektur von Flink aufgebaut?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Flink ist eine verteilte Rechenmaschine f\u00fcr zustandsbehaftete Berechnungen auf begrenzten oder unbegrenzten Datenstr\u00f6men. Es wurde so konzipiert, dass es in allen g\u00e4ngigen Cluster-Umgebungen funktioniert und in der Lage ist, Berechnungen mit sehr hoher Geschwindigkeit und in beliebigem Ma\u00dfstab durchzuf\u00fchren.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Welche Anwendungen k\u00f6nnen \u00fcber APIs mit Flink verbunden werden?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Apache Flink bietet eine Reihe von umfangreichen APIs, mit denen Transformationen sowohl f\u00fcr Batch- als auch f\u00fcr Streaming-Daten durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Diese Transformationen werden auf verteilten Daten durchgef\u00fchrt und erm\u00f6glichen es Entwicklern, eine Anwendung zu bauen, die ihren Anforderungen entspricht.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was sind die Grenzen von Flink?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Ressourcenbedarf: Es ben\u00f6tigt viele Ressourcen, um effizient zu arbeiten, insbesondere f\u00fcr die Datenspeicherung und die Rechenleistung.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Urspr\u00fcnge von Apache Flink Apache Flink wurde urspr\u00fcnglich an der Technischen Universit\u00e4t Berlin entwickelt. Die ersten Versionen wurden 2011 ver\u00f6ffentlicht und sollten komplexe Probleme bei der Verarbeitung von Daten in einer verteilten Echtzeitumgebung l\u00f6sen. 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