大数据:【学习笔记系列】Flink 中的 DataStream API 和 DataSet API

Apache Flink 提供了两种主要的数据处理APIDataStream API 和 DataSet API,这两种API分别针对不同的数据处理场景设计。以下是对这两种API的详细介绍:

DataSet API

概述

DataSet API 是 Flink 的一个批处理API,用于处理有界的数据集。这个API适合用于静态数据,可以在数据全部可用时进行全面的批处理计算。DataSet API 提供了一系列丰富的操作,如 map, reduce, join, groupBy 等,允许用户对数据集进行复杂转换聚合操作。

关键特点

  • 批处理优化 :Flink 对批处理进行了优化,例如通过优化执行计划任务调度来提高处理效率
  • 适用场景 :适用于所有数据在处理开始前都已经可用的场景,例如离线分析批量ETL任务。
  • 丰富的操作 :提供了广泛的转换操作,支持复杂的数据处理流程算法实现。

使用场景示例

  • 数据清洗预处理:对采集的数据批量进行格式化清洗转换预处理操作。
  • 大规模数据分析:进行数据挖掘模式识别,如机器学习算法训练评估

DataStream API

概述

DataStream API 是 Flink 的流处理API,用于处理无界的数据流。DataStream API 强调数据生成时即时处理,支持实时的数据摄取、转换和输出。这个API支持事件时间(Event Time)、处理时间(Processing Time)和摄取时间(Ingestion Time),允许开发者根据时间属性进行精确的流处理和时间管理。

关键特点

  • 实时流处理 :能够处理连续不断的数据流,适用于实时数据分析监控
  • 时间管理 :支持复杂的时间和窗口操作,如窗口聚合、事件时间处理等。
  • 灵活性和可扩展性 :可以轻松扩展至大规模集群,处理TB级别的数据流。

使用场景示例

  • 实时监控系统:对实时生成的数据进行分析,用于金融欺诈检测、社交媒体分析等。
  • 实时推荐和个性化服务:根据用户的实时行为数据推送相关内容或广告。
  • 实时数据摄取和ETL:对流式的日志数据进行实时过滤聚合存储

总结与比较

DataSet API 和 DataStream API 的主要差异

  • 数据类型 :DataSet API 处理有界数据集(批处理),而 DataStream API 处理无界数据流(流处理)。
  • 用例适应性 :DataSet API 更适合于需要一次性处理全量数据的场景,DataStream API 更适合于需要持续处理实时数据的场景。
  • 操作类型:虽然两者都提供了丰富的数据转换操作,但 DataSet API 更侧重于批量数据的高效处理,DataStream API 更侧重于流数据的实时处理和时间窗口管理。

随着时间的推移,Flink 社区推荐使用 DataStream API 来处理有界和无界数据流,因为 Flink 正在将更多的开发重点放在流处理上,并逐步优化 DataStream API 以支持批处理场景,逐渐让 DataSet API 退役。这表示未来的开发和优化都将集中在 DataStream API 上,使其能够处理更广泛的数据处理任务。

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