這篇文章主要介紹了Apache Flink有什么用，具有一定借鑒價(jià)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。

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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(chǎng)景中。很多公司在進(jìn)行選型的時(shí)候都會(huì)選擇Apache Flink作為選型的對(duì)象。那么Apache Flink對(duì)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(shí)性分析需求，例如實(shí)時(shí)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(duì)于實(shí)施指標(biāo)的需求也越來越多，而且時(shí)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(shí)效性信息。所以在處理某些場(chǎng)景的業(yè)務(wù)時(shí)需要一個(gè)能夠保證時(shí)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(gè)非常好的選擇。

實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)

隨著數(shù)據(jù)爆炸時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)由傳統(tǒng)的主動(dòng)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(tái)使用到現(xiàn)在的各行各業(yè)基本都有涉及。電商平臺(tái)、新聞資訊平臺(tái)、廣告聯(lián)盟等都會(huì)采用實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)來為用戶進(jìn)行更加智能的推薦。
對(duì)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(shí)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(duì)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(shí)報(bào)表

相信所有人都參加過天貓雙十一的活動(dòng)，實(shí)時(shí)大屏是最近幾年雙十一的必備內(nèi)容。大屏實(shí)時(shí)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(shí)間控制在秒級(jí)。
現(xiàn)在各個(gè)行業(yè)的公司也都會(huì)把實(shí)時(shí)報(bào)表增加到日常指標(biāo)分析中，以增加對(duì)于當(dāng)前時(shí)刻的狀況分析。

實(shí)時(shí)數(shù)倉與ETL

通過與離線數(shù)倉的關(guān)聯(lián)，利用實(shí)時(shí)計(jì)算引擎的能力對(duì)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(shí)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(gè)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(gè)簡(jiǎn)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(gè)事件組合產(chǎn)生的。例如工業(yè)中我們事先定義某個(gè)檢測(cè)異常。通過對(duì)于各個(gè)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(cè)等。
Apache Flink提供了CEP事件包，提供相關(guān)的規(guī)則引擎，同時(shí)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(shí)欺詐與實(shí)時(shí)信用評(píng)估

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

大數(shù)據(jù)安全監(jiān)測(cè)

數(shù)據(jù)安全方向?qū)τ趯?shí)時(shí)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(chǎng)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(zhǎng)到20甚至更高那么就會(huì)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(duì)于異常行為的告警與阻斷等。如果采用實(shí)時(shí)性較低的方案，異常結(jié)果的分析發(fā)生在數(shù)小時(shí)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(shí)計(jì)算引擎能夠快速的檢測(cè)到異常狀況，對(duì)異常進(jìn)行分析與阻斷。

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

感謝你能夠認(rèn)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(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!