Flink應(yīng)用場景有哪些

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Apache Flink是什么？

在當代數(shù)據(jù)量激增的時代，各種業(yè)務(wù)場景都有大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生，對于這些不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)應(yīng)該如何進行有效的處理，成為當下大多數(shù)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 就是近年來在開源社區(qū)不斷發(fā)展的技術(shù)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(yīng)用場景

在實際生產(chǎn)過程中，大量的數(shù)據(jù)不斷的產(chǎn)生，例如金融交易數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)訂單數(shù)據(jù)、GPS定位數(shù)據(jù)、傳感器信號、移動終端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、通信信號數(shù)據(jù)等，以及我們熟悉的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控，服務(wù)器產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)最大的共同點就是實時從不同的數(shù)據(jù)源中產(chǎn)生，然后再傳輸?shù)较掠蔚姆治鱿到y(tǒng)。針對這些數(shù)據(jù)類型主要包括實時智能推薦，復(fù)雜事件處理，實施欺詐檢測，實時數(shù)倉，與ETL類型、流數(shù)據(jù)分析類型、實時報表類型等實施業(yè)務(wù)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(jù)用戶歷史的購買行為，通過推薦算法訓練模型，預(yù)測用戶未來可能會購買的物品。對個人來說，推薦系統(tǒng)起著信息過濾的作用，對Web/App服務(wù)端來說，推薦系統(tǒng)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(tǒng)本身也在飛速發(fā)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(gòu)建更加實時的智能推薦系統(tǒng)，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(yù)測，并將預(yù)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(yè)提升銷售額，創(chuàng)造更大的商業(yè)價值。

2.復(fù)雜事件處理

對于復(fù)雜事件處理，比較常見的集中于工業(yè)領(lǐng)域，例如對車載傳感器，機械設(shè)備等實時故障檢測，這些業(yè)務(wù)類型通常數(shù)據(jù)量都非常大，且對數(shù)據(jù)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(yīng)用Flink的Sql進行事件數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，在流式系統(tǒng)中構(gòu)建實施規(guī)則引擎，一旦事件觸發(fā)報警規(guī)則，便立即將告警結(jié)果通知至下游通知系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對設(shè)備故障快速預(yù)警檢測，車輛狀態(tài)監(jiān)控等目的。

3.實時欺詐檢測

在金融領(lǐng)域的業(yè)務(wù)中，常常出現(xiàn)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(zhàn)。隨著不法分子欺詐手段的不斷升級，傳統(tǒng)的反欺詐手段已經(jīng)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(shù)據(jù)計算出用戶的行為指標，然后通過規(guī)則判別出具有欺詐行為嫌疑的用戶，再進行案件調(diào)查處理，在這種情況下資金可能早已被不法分子轉(zhuǎn)移，從而給企業(yè)和用戶造成大量的經(jīng)濟損失。而運用Flink流式計算技術(shù)能夠在毫秒內(nèi)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(dǎo)致的經(jīng)濟損失。

4.實時數(shù)倉與ETL

結(jié)合離線數(shù)倉，通過利用流計算的諸多優(yōu)勢和Sql靈活的加工能力，對流式數(shù)據(jù)進行實時清洗、歸并、結(jié)構(gòu)化處理，為離線數(shù)倉進行補充和優(yōu)化。另一方面結(jié)合實時數(shù)據(jù)ETL處理能力，利用有狀態(tài)流式計算技術(shù)，可以盡可能降低企業(yè)由于在離線數(shù)據(jù)計算過程中調(diào)度邏輯的復(fù)雜度，高效快速的處理企業(yè)需要的統(tǒng)計結(jié)果，幫助企業(yè)更好地應(yīng)用實時數(shù)據(jù)所分析出來的結(jié)果。

5.流數(shù)據(jù)分析

實時計算各類數(shù)據(jù)指標，并利用實時結(jié)果及時調(diào)整在線相關(guān)策略，在各類內(nèi)容投放、無線智能推送領(lǐng)域有大量的應(yīng)用。流式計算技術(shù)將數(shù)據(jù)分析場景實時化，幫助企業(yè)做到實時化分析Web應(yīng)用或者App應(yīng)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(fā)者實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的精細化運營，提升產(chǎn)品質(zhì)量和體驗，增強用戶黏性。

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