Apache Flink有什么用

這篇文章主要介紹了Apache Flink有什么用，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

Apache Flink是近幾年大火的數(shù)據(jù)處理引擎。受到各大廠商的推崇并且已經(jīng)應(yīng)用與實(shí)際的業(yè)務(wù)場景中。很多公司在進(jìn)行選型的時候都會選擇Apache Flink作為選型的對象。那么Apache Flink對于企業(yè)來說能夠做什么？

在實(shí)際的生產(chǎn)過程中有大量的數(shù)據(jù)實(shí)時性分析需求，例如實(shí)時推薦，異常告警，傳感器信令分析等需求。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展對于實(shí)施指標(biāo)的需求也越來越多，而且時效性要求越來越高。使用傳統(tǒng)的技術(shù)方案等待數(shù)據(jù)落地后再進(jìn)行分析那么就無法保證數(shù)據(jù)的時效性信息。所以在處理某些場景的業(yè)務(wù)時需要一個能夠保證時效性又有能力處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)引擎。那么Apache Flink是個非常好的選擇。

實(shí)時推薦系統(tǒng)

隨著數(shù)據(jù)爆炸時代的到來，數(shù)據(jù)由傳統(tǒng)的主動檢索到現(xiàn)在的推薦系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)也由最初的電商平臺使用到現(xiàn)在的各行各業(yè)基本都有涉及。電商平臺、新聞資訊平臺、廣告聯(lián)盟等都會采用實(shí)時推薦系統(tǒng)來為用戶進(jìn)行更加智能的推薦。
對于用戶來說，基于用戶的行為、用戶信息等相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)時的智能推薦能夠起到信息過濾的作用，減少干擾。直接給予用戶所需要的信息提升用戶滿意度。
對于商家來說，精準(zhǔn)的進(jìn)行用戶營銷能夠提升銷售額，增加客戶滿意度。

實(shí)時報(bào)表

相信所有人都參加過天貓雙十一的活動，實(shí)時大屏是最近幾年雙十一的必備內(nèi)容。大屏實(shí)時展示了當(dāng)前的訂單數(shù)量，成交金額等信息。
阿里使用Apache Flink做雙十一大屏數(shù)據(jù)的分析、計(jì)算把計(jì)算結(jié)果直接推送到前端大屏。從落地?cái)?shù)據(jù)的采集、校驗(yàn)、轉(zhuǎn)換、關(guān)聯(lián)分析、計(jì)算結(jié)果到展現(xiàn)數(shù)據(jù)的時間控制在秒級。
現(xiàn)在各個行業(yè)的公司也都會把實(shí)時報(bào)表增加到日常指標(biāo)分析中，以增加對于當(dāng)前時刻的狀況分析。

實(shí)時數(shù)倉與ETL

通過與離線數(shù)倉的關(guān)聯(lián)，利用實(shí)時計(jì)算引擎的能力對離線數(shù)倉的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并，補(bǔ)充等分析操作。另外基于實(shí)時計(jì)算的ETL能力，流式計(jì)算直接進(jìn)行ETL數(shù)據(jù)分析，基于Apache Flink的有狀態(tài)計(jì)算特性，降低離線數(shù)據(jù)的分析、調(diào)度等相關(guān)成本。更加高效的提供出所需的分析結(jié)果。

復(fù)雜事件處理

Apache Flink中包含一個特性CEP，全稱是Complex event processing復(fù)雜事件處理。所謂復(fù)雜事件,就是不是個簡單事件。在很多情況下最終產(chǎn)生的用戶行為可能由于不同的上下文所關(guān)聯(lián)的各個事件組合產(chǎn)生的。例如工業(yè)中我們事先定義某個檢測異常。通過對于各個串聯(lián)起來的模式事件進(jìn)行匹配，進(jìn)行最終觸發(fā)報(bào)警檢測等。
Apache Flink提供了CEP事件包，提供相關(guān)的規(guī)則引擎，同時支持SQL方式的轉(zhuǎn)換。實(shí)現(xiàn)在流式系統(tǒng)中定義復(fù)雜事件。

實(shí)時欺詐與實(shí)時信用評估

在金融領(lǐng)域?qū)τ谄墼p檢測、信用評估都有較強(qiáng)的需求，在傳統(tǒng)的解決方案中對于信用卡欺詐，黑產(chǎn)檢測等采用的方案可能需要數(shù)小時甚至是數(shù)天才能進(jìn)行分析。而當(dāng)檢測完成后不法分子可能已經(jīng)完成了犯罪，對公司的財(cái)產(chǎn)造成了損失。同時當(dāng)前對于網(wǎng)絡(luò)放款，實(shí)時交易等場景越來越多，那么欺詐、黑產(chǎn)、用戶信用評估的實(shí)時性要求也更高。而利用Apache Flink實(shí)現(xiàn)實(shí)時的異常訂單檢測、異常用戶檢測與用戶信用評估等均能達(dá)到毫秒級秒級的異常分析。及時避免經(jīng)濟(jì)損失與加快用戶的信用評估用于業(yè)務(wù)增長。

大數(shù)據(jù)安全監(jiān)測

數(shù)據(jù)安全方向?qū)τ趯?shí)時性的要求也越來越高，例如黑客攻擊、異常網(wǎng)絡(luò)流量分析、異常用戶行為等。某些大數(shù)據(jù)安全場景利用公網(wǎng)出口流量進(jìn)行分析，例如正常帶寬為10Mb，如果突然增長到20甚至更高那么就會產(chǎn)生告警行為?；谀承┏Ｒ?guī)指標(biāo)+機(jī)器學(xué)習(xí)的方案實(shí)現(xiàn)對于異常行為的告警與阻斷等。如果采用實(shí)時性較低的方案，異常結(jié)果的分析發(fā)生在數(shù)小時后，那么異常行為可能已經(jīng)發(fā)生了。例如拖庫攻擊黑客已經(jīng)獲取到了相關(guān)的數(shù)據(jù)。利用實(shí)時計(jì)算引擎能夠快速的檢測到異常狀況，對異常進(jìn)行分析與阻斷。

Apache Flink對于實(shí)時數(shù)據(jù)的處理分析能夠覆蓋較多的應(yīng)用場景，可能某些場景我本身沒有接觸過，只是把我所了解過的場景輸出給大家。如果有其他更多的場景，可以一起探討交流。

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