TDC2018SP | Trilha BigData - Apache Flink a Quarta Geracao do Big Data

Apache Flink a Quarta
Geração do Big Data
Marcio Junior Vieira
CEO & Data Scientist, Ambiente Livre
Prof. MBA Universidade Positivo

© 2018, Ambiente Livre. Todos direitos reservados. www.ambientelivre.com.br +55 (41) 3308-3438
Mini-CV
●
18 anos de experiência TI, vivência em desenvolvimento e análise de sistemas de Gestão
empresarial, analise de dados, aprendizado de máquina e BI.
●
Trabalhando com Free Software e Open Source desde 2000 com serviços de consultoria e
treinamento.
●
Graduado em Tecnologia em Informática(2004) e pós-graduado em Software Livre(2005)
ambos pela UFPR.
●
Palestrante em: FISL, TDC, LATINOWARE, Campus Party, Pentaho Day, Ticnova.
●
Organizador geral do Pentaho Day 2015, 2017 e apoio nas ed. 2013 e 2014.
●
Data Scientist na Ambiente Livre,
●
Prof. MBA em Big Data e Data Science, MBA em Business Intelligence e MBA em
Inteligência Articifial da Universidade Positivo.
●
Prof. MBA Inteligência Artificial da FIAP.
●
Data Scientist, Instrutor e consultor de Big Data e Data Science com tecnologias abertas.
●
Ajudou a capacitar equipes de Big Data e Data Science na IBM, Tivit, Accenture, Serpro,
NetShoes, Natura, Ministério Publíco, entre outras.

Nosso Ecossistema de Serviços

Agenda
① As gerações do Big Data
② O que é o Apache Flink
③ Stack
④ Spark X Flink
⑤ Versões
⑥ Quem utiliza o Apache Flink?
⑦ Live Install e Demo…
⑧ Table API & SQL
⑨ Data Visualization
⑩ Livros e Referências

As Gerações do Big Data

O que é o Apache Flink ?
Definição
• Apache Flink é uma plataforma open source para para fluxo escalável e
processamento em lote.
• 'Flink': Palavra de origem alemã que significa brilhante, rápido, radiante.
• O núcleo do Flink é um mecanismo de fluxo de dados de streaming distribuído.
• Executa fluxos de dados em paralelo em clusters
• Fornece um back-end confiável para várias cargas de trabalho
• As abstrações de programação DataStream e DataSet são a base para programas
de usuários.

Histórico do Apache Flink
timeline
• Abr/2014 Incubado na Fundação Apache
• Abr/2014 promovido a Top Level
• Mar/2015 Lancada a versão 1.0
Comunidade
• Mais de 410 Contribuidores ( em 2016 já eram 150 )
• Quase 4000 Forks
• Quase 4000 Github stars
• Flink Meetup São Paulo – 255 Membros
https://www.meetup.com/pt-BR/Brazil-Sao-Paulo-Apache-Flink-Meetup/ ( temos
que reviver este! último meetup 2016...)
•

Apache Flink

Stack - Apache Flink

Execução Distribuída

Job Client / Stream Dataflow

Parallel Streaming Dataflow

Aplicações - Data Analytics
Stream ou Batch?
• O Apache Flink suporta streaming, bem como aplicativos analíticos em lote

Aplicações - Data Pipeline
Extract-transform-load (ETL)
• ETL periódicos X pipelines de dados contínuos.

Seus Diferenciais...
Filosofia do Flink
• É o que existe de mais moderno em computação distribuída e engines do
ecossistema Hadoop.
• É a próxima geração para Big Data Analytics framework e não apenas uma
alternativa para Hadoop MapReduce, mas também uma alternativa ao Apache
Storm e Spark.
• Trás uma visão única e filosofia de framework engine que é verdadeiramente
híbrida (Real-Time Streaming + Batch), distribuída, suporta batch, streaming,
querys relacionais, machine learning e processamento de gráfos.

Seus Diferenciais em relação ao Spark
Tecnologia
• Implementa o processamento de fluxo real: quando você processa um fluxo no Spark,
ele o trata como muitos problemas de pequenos batchs, tornando o processamento de
fluxo um caso especial. O Flink trata o processamento em lote como especial e não usa
micro batching.
• Melhor suporte para processamento cíclico e iterativo: Flink fornece algumas
operações adicionais que permitem a implementação de ciclos em seu aplicativo streaming
e algoritmos que precisam executar várias iterações em dados batch.
• Gerenciamento de memória customizada: Flink é um aplicativo Java, mas não depende
inteiramente do JVM garbage. Ele implementa o gerenciador de memória personalizado
que armazena dados para processar em matrizes de bytes. Isso permite reduzir a carga
em um coletor de lixo e aumentar o desempenho.
• Menor latência e maior taxa de transferência: vários testes feitos por terceiros sugerem
que o Flink tem menor latência e maior rendimento do que seus concorrentes

Seus Diferenciais em relação ao Spark
Tecnologia
• Operadores poderosos de janelas: quando você precisa processar um fluxo de dados na
maioria dos casos, é necessário aplicar uma função a um grupo finito de elementos em um
fluxo. Embora o Spark ofereça suporte a alguns desses casos de uso, o Flink fornece um
conjunto de operadores muito mais poderoso para o processamento de fluxo.
• Implementa snapshots leves e distribuídos: Isso permite que o Apache Flink forneça
baixo custo adicional e o processamento de apenas uma vez garante o processamento de
fluxo, sem usar micro batching como o Spark faz.

Versão
Estável 1.5.1
• Apache Flink 1.5.1 - Lançado em 12 de Jul 2018
• Apache Flink 1.4.2 - Lançado em 12 de Mar 2018
• Apache Flink 1.4.0 - Lançado em 12 de Dez 2017
• Aproximadamente uma versão a cada 3 meses
• A versão 1.5.1 tem pacote de instalação com Hadoop 2.8 e Scala 2.11
• Pode ser instalado independente também.

Quem utiliza o Apache Flink ?

WordCount Flink em Scala - Stream

WordCount Flink em Java - Stream

Instalando Apache Flink em 2 minutos...
Requisitos
• Java 1.8
• Realize o download de http://flink.apache.org/
cd ~/Downloads
tar xzf flink-*.tgz
cd flink-1.5.0
./bin/start-cluster.sh
acesse: http://localhost:8081
•

Rodando um exemplo no Flink em 2 minutos...
Problema
• Ler um texto via socket, a cada 5 segundos, imprimir o número de ocorrências de
cada palavra (wordcount) distinta durante os 5 segundos anteriores, uma janela
rolante de tempo de processamento, contanto que as palavras estejam flutuando.
• Executando Socket: nc -l 9000
• Executando Flink:
./bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000
$ nc -l 9000
lorem ipsum
ipsum ipsum ipsum
Bye
• tail -f log/flink-*-taskexecutor-*.out

Apache Flink - Cluster
Configs.
• /path/to/flink/conf/flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address: 10.0.0.1
• path/to/flink/conf/slaves
10.0.0.2
10.0.0.3

Data Source ou Custom Stream
Arquivos do HDFS ou filesystem ou Custom Data Source.
• readTextFile(path)
• readFile(fileInputFormat, path)
• addSource(new FlinkKafkaConsumer08<>(…))
- Kafka
-Cassandra
- Hadoop HDFS
- Apache NiFi
- Twitter Streaming API
- Amazon Kinesis Stream
- RabbitMQ
• Conectores:
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/dev/connectors/

DataStream Transformations
Transformation
• Map - dataStream.map { x => x * 2 }
• FlatMap - dataStream.flatMap { str => str.split(" ") }
• Filter - dataStream.filter { _ != 0 }
• KeyBy - dataStream.keyBy("someKey") // Key by field "someKey"
dataStream.keyBy(0) // Key by the first element of a Tuple
• Reduce - keyedStream.reduce { _ + _ }
• Fold - val result: DataStream[String] =
keyedStream.fold("start")((str, i) => { str + "-" + i })
• Aggregations - keyedStream.sum(0)
keyedStream.sum("key")
keyedStream.min(0)
keyedStream.min("key")
keyedStream.max(0)
keyedStream.max("key")

Data Sinks
Arquivos do HDFS ou filesystem ou Custom Data Source.
• Data sinks consomem os DataStreams e os encaminham para arquivos, soquetes,
sistemas externos ou imprimem esses dados.
• O Flink vem com uma variedade de formatos de saída incorporados que são
encapsulados por trás das operações no DataStreams:
- writeAsText() / TextOutputFormat
- writeAsCsv(...) / CsvOutputFormat
- print() / printToErr()
- writeUsingOutputFormat() / FileOutputFormat
- writeToSocket (SerializationSchema)
- addSink

Table API & SQL

Window - Table API

Window - SQL

Arquitetura - Table & SQL API

SQL Client

Data Visualization
Dashboards em Tempo Real
• Apache Flink, Elasticsearch e Kibana
https://www.elastic.co/blog/building-real-time-dashboard-applications-with-apache-flink-elasticsearch-and-kibana

Data Visualization
https://www.elastic.co/blog/building-real-time-dashboard-applications-with-apache-flink-elasticsearch-and-kibana

Onde Aprender Mais...
- Exercicios e Bases para Treinamento http://training.data-artisans.com/
- Documentação Oficial: http://flink.apache.org

Referências
●
Flink
http://flink.apache.org/

Obrigado
marcio@ambientelivre.com.br
@marviojvieira @ambientelivre
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