Flink應用場景有哪些

蝸牛 互聯網技術資訊 2021-12-28 70 0

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Apache Flink是什么?

在當代數據量激增的時代,各種業務場景都有大量的業務數據產生,對于這些不斷產生的數據應該如何進行有效的處理,成為當下大多數公司所面臨的問題。Apache Flink 是一個開源的分布式,高性能,高可用,準確的流處理框架。支持實時流處理和批處理 。

Flink應用場景有哪些  flink 第1張

Flink 就是近年來在開源社區不斷發展的技術中的能夠同時支持高吞吐、低延遲、高性能的分布式處理框架。

應用場景

在實際生產過程中,大量的數據不斷的產生,例如金融交易數據、互聯網訂單數據、GPS定位數據、傳感器信號、移動終端產生的數據、通信信號數據等,以及我們熟悉的網絡流量監控,服務器產生的日志數據,這些數據最大的共同點就是實時從不同的數據源中產生,然后再傳輸到下游的分析系統。針對這些數據類型主要包括實時智能推薦,復雜事件處理,實施欺詐檢測,實時數倉,與ETL類型、流數據分析類型、實時報表類型等實施業務場景,而Flink對于這些類型的場景都有著非常好的支持。

1.實時智能推薦

智能推薦會根據用戶歷史的購買行為,通過推薦算法訓練模型,預測用戶未來可能會購買的物品。對個人來說,推薦系統起著信息過濾的作用,對Web/App服務端來說,推薦系統起著滿足用戶個性化需求,提升用戶滿意度的作用。推薦系統本身也在飛速發展,除了算法越來越完善,對時延的要求也越來越苛刻和實時化。利用Flink流計算幫助用戶構建更加實時的智能推薦系統,對用戶行為指標進行實時計算,對模型進行實時更新,對用戶指標進行實時預測,并將預測的信息推送給Web/App端,幫助用戶獲取想要的商品信息,另一方面也幫助企業提升銷售額,創造更大的商業價值。

Flink應用場景有哪些  flink 第2張

2.復雜事件處理

對于復雜事件處理,比較常見的集中于工業領域,例如對車載傳感器,機械設備等實時故障檢測,這些業務類型通常數據量都非常大,且對數據處理的時效性要求非常高。通過利用Flink提供的CEP進行時間模式的抽取,同時應用Flink的Sql進行事件數據的轉換,在流式系統中構建實施規則引擎,一旦事件觸發報警規則,便立即將告警結果通知至下游通知系統,從而實現對設備故障快速預警檢測,車輛狀態監控等目的。

Flink應用場景有哪些  flink 第3張

3.實時欺詐檢測

在金融領域的業務中,常常出現各種類型的欺詐行為,例如信用卡欺詐,信貸申請欺詐等,而如何保證用戶和公司的資金安全,是近年來許多金融公司及銀行共同面對的挑戰。隨著不法分子欺詐手段的不斷升級,傳統的反欺詐手段已經不足以解決目前所面臨的問題。以往可能需要幾個小時才能通過交易數據計算出用戶的行為指標,然后通過規則判別出具有欺詐行為嫌疑的用戶,再進行案件調查處理,在這種情況下資金可能早已被不法分子轉移,從而給企業和用戶造成大量的經濟損失。而運用Flink流式計算技術能夠在毫秒內就完成對欺詐行為判斷指標的計算,然后實時對交易流水進行實時攔截,避免因為處理不及時而導致的經濟損失。

Flink應用場景有哪些  flink 第4張

4.實時數倉與ETL

結合離線數倉,通過利用流計算的諸多優勢和Sql靈活的加工能力,對流式數據進行實時清洗、歸并、結構化處理,為離線數倉進行補充和優化。另一方面結合實時數據ETL處理能力,利用有狀態流式計算技術,可以盡可能降低企業由于在離線數據計算過程中調度邏輯的復雜度,高效快速的處理企業需要的統計結果,幫助企業更好地應用實時數據所分析出來的結果。

5.流數據分析

實時計算各類數據指標,并利用實時結果及時調整在線相關策略,在各類內容投放、無線智能推送領域有大量的應用。流式計算技術將數據分析場景實時化,幫助企業做到實時化分析Web應用或者App應用的各項指標,包括App版本分布情況,Crash檢測和分布等,同時提供多維度用戶行為分析支持日志自主分析,助力開發者實現基于大數據技術的精細化運營,提升產品質量和體驗,增強用戶黏性。

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