- Análisis›
- Amazon Managed Service para Apache Flink›
- Introducción
Introducción a Amazon Managed Service para Apache Flink
¿Por qué elegir Amazon Managed Service para Apache Flink?
Cree aplicaciones de streaming con Apache Flink y Apache Beam
1
Paso 1: descargue las bibliotecas de código abierto en su IDE preferido
Puede comenzar por descargar las bibliotecas de código abierto, incluidos el SDK de AWS, Apache Flink y los conectores para los servicios de AWS.
2
Paso 2: cree una aplicación de muestra en Apache Flink o Apache Beam
Puede escribir su código de aplicación Apache Flink con secuencias de datos y operadores de secuencia. Las secuencias de datos de la aplicación son la estructura de datos con la que puede realizar el procesamiento en lugar de utilizar su código de aplicación. Los datos fluyen de manera continua desde las fuentes hacia las secuencias de datos de aplicaciones. Uno o más operadores de flujos están acostumbrados a definir su proceso en los flujos de datos de aplicaciones.
3
Paso 3: suba su código a Amazon Managed Service para Apache Flink
Una vez creado, cargue su código a Amazon Managed Service para Apache Flink. El servicio se ocupa de todo lo necesario para ejecutar sus aplicaciones en tiempo real de forma continua y ajusta la escala automáticamente para adaptarse al volumen y rendimiento de los datos de entrada.
Utilice Amazon Managed Service para Apache Flink Studio de forma intuitiva
1
Paso 1: cree una aplicación de Amazon Managed Service para Apache Flink Studio
Comience desde la consola de Amazon Managed Service para Apache Flink, Amazon MSK o Amazon Kinesis Data Streams. Use conectores personalizados para conectarse a cualquier otro origen de datos.
2
Paso 2: escriba código en el bloc de notas sin servidor en SQL, Python y Scala; y desarrolle aplicaciones de Apache Flink
Ejecute párrafos individuales en el bloc de notas, vea los resultados en contexto y utilice la visualización integrada de Apache Zeppelin para acelerar el desarrollo. También puede utilizar funciones definidas por el usuario en el código.
3
Paso 3: cree e implemente como una aplicación de streaming de Amazon Managed Service para Apache Flink
Implemente el código como una aplicación de procesamiento de flujos que se ejecuta de forma continua con tan solo unos pocos pasos. Su aplicación implementada será una aplicación de Amazon Managed Service para Apache Flink con estado duradero y escalamiento automático. También tendrá la oportunidad de cambiar los orígenes, los destinos, los registros y los niveles de monitoreo antes de poner en producción su código.
Aprendizaje electrónico
En este taller, creará una arquitectura de streaming integral para la ingesta, el análisis y la visualización de datos de streaming en tiempo casi real. Se propondrá optimizar las operaciones de la flota de una empresa de taxis en la ciudad de Nueva York mediante el análisis de los datos de telemetría de la flota de taxis en tiempo casi real.
Utilice una solución prediseñada para empezar rápidamente. Con la solución de datos de streaming de AWS para Amazon Managed Service para Apache Flink, para poder resolver casos de uso de streaming en tiempo real como la captura de registros de aplicaciones de gran volumen, el análisis de datos de secuencias de clics, la entrega continua a un lago de datos y más.
En este taller, creará una aplicación de procesamiento de transmisiones para identificar a los clientes que ingresan a su casino y que están apostando a lo grande. La aplicación le enviará un correo electrónico cuando los grandes gastadores se sienten en una mesa de juego. También identificará las mesas que necesitan reponer fichas e identificará a potenciales estafadores en su casino a través de sus patrones de apuesta y ganancia.
En esta serie de aprendizaje de cinco partes, creará una arquitectura moderna de transmisión de datos para un marcador de juegos en tiempo real con Amazon Managed Service para Apache Flink Studio. Esta arquitectura incluye la ingesta de datos, el enriquecimiento en tiempo real con la captura de datos de cambio (CDC) de base de datos, el procesamiento de datos, así como la computación, el almacenamiento y la visualización de los resultados.