Aprenda Apache Flink con cursos y programas en línea

Las empresas necesitan expertos en datos que puedan construir sistemas seguros para procesar información en tiempo real desde múltiples fuentes. Apache Flink impulsa esta infraestructura. Aprenda Flink con cursos en línea ofrecidos a través de edX.

¿Qué es Flink?

Apache Flink es un marco de código abierto para el procesamiento de flujos a gran escala que puede escribir, leer y consumir datos de sistemas de procesamiento. Todos los datos pueden verse como un flujo de eventos, como clics, transacciones o registros.

Los flujos ilimitados no tienen un final definido y deben procesarse continuamente. Flink proporciona un marco para procesar este tipo de datos y ejecutar aplicaciones a cualquier escala. También puede manejar flujos limitados, que tienen un punto final definido y se procesan en transmisión por lotes.1

Apache Flink también cuenta con dos APIs relacionales: la Table API y SQL. Con la Table API, puede componer consultas de datos tanto para análisis de datos como para canalización de datos, así como para procesos de extracción, transformación y carga. Con Flink SQL, puede implementar un lenguaje de consulta estructurado estándar para almacenar y procesar información en una base de datos relacional, ya sea que esté utilizando una consulta de flujo o por lotes. Hay una serie de otras APIs a través de Apache Flink que pueden ayudarle a construir cargas de trabajo escalables en análisis de datos y aprendizaje automático. Por ejemplo, PyFlink Table facilita la escritura de consultas relacionales potentes. Además, el DataStream API de Flink Python le permite controlar los bloques de construcción de Flink, como estado y tiempo, para desarrollar casos de procesamiento de flujo más complejos.2

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Temas relacionados

Plan de estudios del tutorial de Apache Flink

Si bien un tutorial de Apache Flink puede ser una forma enfocada de aprendizaje, puede ser difícil encontrar un curso independiente de Apache Flink. Sin embargo, la instrucción sobre el procesamiento de flujos con Apache Flink puede ser parte de un plan de estudios más amplio de “big data” o ingeniería de datos.

En este tipo de cursos, los estudiantes pueden dedicar tiempo a algunos de los siguientes temas:

  • Comprender los desafíos que enfrentan las empresas debido al aumento de datos
  • Uso de herramientas ETL (extracción, transformación, carga)
  • Gestión de canalizaciones de datos
  • Procesamiento de flujos de datos a gran escala
  • Consulta de flujos de datos
  • Creación de modelos de aprendizaje automático con marcos de transmisión de datos.

Podría ser útil tener un conocimiento básico de programación en Python o Java antes de comenzar con Apache Flink. Otras áreas de habilidad que podrían facilitar el aprendizaje del servicio de procesamiento de flujos incluyen estadísticas básicas, SQL y análisis de inteligencia empresarial.

Trabajos que utilizan Apache Flink

Con habilidades de procesamiento de Apache Flink en su repertorio, podría estar calificado para una variedad de trabajos diferentes, tales como:

  • Científico de datos: Construye sistemas de aprendizaje automático y automatización para aprovechar los datos.3
  • Ingeniero de software: Desarrolla soluciones de back-end para mejorar la experiencia del usuario.4
  • Administrador de bases de datos o ingeniero de datos: Migra y convierte datos entre plataformas.5

Para los estudiantes interesados en avanzar en su conocimiento del campo, edX ofrece una variedad de rutas educativas, incluyendo Boot Camps, programas completos que le permiten obtener un título de licenciatura o seguir una maestría. Encuentre el curso adecuado para usted.

Cómo realizar el procesamiento de flujos con Apache Flink

Los científicos de datos de hoy en día manejan datos en tiempo real de la actividad web, dispositivos del internet de las cosas (IoT), transacciones de servicios financieros y flujos de seguimiento basados en ubicación. Los procesadores de flujo como Apache Flink proporcionan un marco de código abierto para crear procesamiento de flujo con estado y tolerante a fallos a gran escala, proporcionando así conocimientos inmediatos.

Una vez que instale Apache Flink, puede comenzar a usar la API DataStream de Flink para transmitir y filtrar entradas de datos. Necesitará seleccionar un modo de implementación: Local, Cluster o Cloud. A partir de ahí, los estudiantes podrían implementar operaciones básicas en datos en streaming o comenzar a incorporar múltiples fuentes de flujo.6

Si está interesado en agregar nuevas habilidades a su currículum, explore cómo las oportunidades de aprendizaje en línea, como un boot camp de análisis de datos o incluso una licenciatura en ciencia de datos pueden ayudarle a desarrollar la experiencia y el conocimiento que necesita para buscar roles en este campo.

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    Preguntas frecuentes

    ¿Cuáles son los casos de uso de Apache Flink?

    Con un conjunto extenso de características, Apache Flink es una excelente herramienta para desarrolladores. Un ejemplo de Apache Flink que muestra su uso: podría construir aplicaciones impulsadas por eventos que detecten fraudes, anomalías de seguridad u otros disparadores basados en reglas, permitiendo una respuesta inmediata. También puede crear un punto de guardado de estado consistente para actualizar, realizar pruebas A/B o adaptar la escala de una aplicación.

    ¿En qué lenguaje está escrito Flink?

    Apache Flink está escrito en Java y Scala y tiene soporte de lenguaje para Java, Scala, Python y SQL. Si se pregunta en qué lenguaje debería escribir scripts o lógica de big data, una buena opción probablemente sea Java o Scala, ya que estos lenguajes de bloques de construcción bien soportados ofrecen funcionalidad incorporada.

    ¿Cuál es la diferencia entre Flink y Spark?

    Tanto Apache Flink como Apache Spark ofrecen plataformas únicas donde puede procesar datos por lotes, en streaming e interactivos. Flink fue creado como un producto de streaming, mientras que Spark añadió esta característica más tarde. Spark utiliza micro-lotes; los flujos se agrupan y procesan juntos en pequeños intervalos. Mientras tanto, Flink utiliza streaming nativo, donde cada registro de datos entrante se procesa inmediatamente sin agrupamiento.

    ¿Cuál es la diferencia entre Flink y Kafka?

    Tanto Apache Flink como Kafka Streams pueden usarse para el procesamiento de flujos, desde aplicaciones orientadas al usuario hasta sistemas de análisis de datos de back-end. La principal diferencia es que el marco reside en un clúster con Apache Flink y dentro de microservicios con Kafka Streams. Podría elegir Kafka si está trabajando con aplicaciones de microservicios o IoT, ya que puede usar la API para construir una aplicación que facilite la toma de decisiones en tiempo real.

    ¿Cuál es la diferencia entre Flink y Storm?

    Apache Storm es otro ejemplo de un servicio de procesamiento de flujos. Su arquitectura difiere — Storm utiliza Workers y Executors para tareas, mientras que Flink utiliza Task Managers. Además, Flink utiliza “ventanas” para lograr sus resultados “exactamente una vez”. Esto significa que cada evento entrante se procesa para afectar los resultados finales una vez y no se duplica.

    ¿Cuál es la diferencia entre Flink y Beam?

    Apache Beam es una API unificada para escenarios de procesamiento por lotes y en streaming, con soporte integrado para Python y Go, junto con todas sus bibliotecas. Juntos, los conceptos de "exactamente una vez" de Apache Flink, la gestión de memoria y la seguridad robusta, y el soporte flexible de múltiples lenguajes y entradas secundarias de Beam son poderosos. Puede traducir tuberías de Beam en trabajos de Flink y configurar la generación de informes de métricas, crear puntos de control y lograr un desarrollo de "escribir una vez, ejecutar en cualquier lugar".

    1. ¿Qué es Apache Flink? — Arquitectura. Apache Flink. Consultado el 9 de marzo de 2023

    2. API de tablas y SQL. (2023). Apache Flink. Consultado el 23 de enero de 2023

    3. Qué hacen los científicos de datos. (2022). Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU.. Consultado el 9 de marzo de 2023

    4. Qué hacen los desarrolladores de software, analistas de aseguramiento de calidad y testers. (2023). Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU.. Consultado el 9 de marzo de 2023

    5. Qué hacen los administradores y arquitectos de bases de datos. (2022). Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. Consultado el 9 de marzo de 2023

    6. Introducción a la API de DataStream. Apache Flink. Consultado el 9 de marzo de 2023