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是近幾年大火的數據處理引擎。受到各大廠商的推崇并且已經應用與實際的業務場景中。很多公司在進行選型的時候都會選擇Apache Flink作為選型的對象。那么Apache Flink對于企業來說能夠做什么？

在實際的生產過程中有大量的數據實時性分析需求，例如實時推薦，異常告警，傳感器信令分析等需求。隨著技術的不斷發展對于實施指標的需求也越來越多，而且時效性要求越來越高。使用傳統的技術方案等待數據落地后再進行分析那么就無法保證數據的時效性信息。所以在處理某些場景的業務時需要一個能夠保證時效性又有能力處理大規模數據的數據引擎。那么Apache Flink是個非常好的選擇。

實時推薦系統

隨著數據爆炸時代的到來，數據由傳統的主動檢索到現在的推薦系統。推薦系統也由最初的電商平臺使用到現在的各行各業基本都有涉及。電商平臺、新聞資訊平臺、廣告聯盟等都會采用實時推薦系統來為用戶進行更加智能的推薦。
對于用戶來說，基于用戶的行為、用戶信息等相關數據，實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，精準的進行用戶營銷能夠提升銷售額，增加客戶滿意度。

實時報表

相信所有人都參加過天貓雙十一的活動，實時大屏是最近幾年雙十一的必備內容。大屏實時展示了當前的訂單數量，成交金額等信息。
阿里使用Apache Flink做雙十一大屏數據的分析、計算把計算結果直接推送到前端大屏。從落地數據的采集、校驗、轉換、關聯分析、計算結果到展現數據的時間控制在秒級。
現在各個行業的公司也都會把實時報表增加到日常指標分析中，以增加對于當前時刻的狀況分析。

實時數倉與ETL

通過與離線數倉的關聯，利用實時計算引擎的能力對離線數倉的數據進行歸并，補充等分析操作。另外基于實時計算的ETL能力，流式計算直接進行ETL數據分析，基于Apache Flink的有狀態計算特性，降低離線數據的分析、調度等相關成本。更加高效的提供出所需的分析結果。

復雜事件處理

Apache Flink中包含一個特性CEP，全稱是Complex event processing復雜事件處理。所謂復雜事件,就是不是個簡單事件。在很多情況下最終產生的用戶行為可能由于不同的上下文所關聯的各個事件組合產生的。例如工業中我們事先定義某個檢測異常。通過對于各個串聯起來的模式事件進行匹配，進行最終觸發報警檢測等。
Apache Flink提供了CEP事件包，提供相關的規則引擎，同時支持SQL方式的轉換。實現在流式系統中定義復雜事件。

實時欺詐與實時信用評估

在金融領域對于欺詐檢測、信用評估都有較強的需求，在傳統的解決方案中對于信用卡欺詐，黑產檢測等采用的方案可能需要數小時甚至是數天才能進行分析。而當檢測完成后不法分子可能已經完成了犯罪，對公司的財產造成了損失。同時當前對于網絡放款，實時交易等場景越來越多，那么欺詐、黑產、用戶信用評估的實時性要求也更高。而利用Apache Flink實現實時的異常訂單檢測、異常用戶檢測與用戶信用評估等均能達到毫秒級秒級的異常分析。及時避免經濟損失與加快用戶的信用評估用于業務增長。

大數據安全監測

數據安全方向對于實時性的要求也越來越高，例如黑客攻擊、異常網絡流量分析、異常用戶行為等。某些大數據安全場景利用公網出口流量進行分析，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生告警行為。基于某些常規指標+機器學習的方案實現對于異常行為的告警與阻斷等。如果采用實時性較低的方案，異常結果的分析發生在數小時后，那么異常行為可能已經發生了。例如拖庫攻擊黑客已經獲取到了相關的數據。利用實時計算引擎能夠快速的檢測到異常狀況，對異常進行分析與阻斷。

Apache Flink對于實時數據的處理分析能夠覆蓋較多的應用場景，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。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Apache Flink有什么用”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!