Flink SQL in Aktion

Stream Processing wird aktuell rasant von Unternehmen eingeführt. In der Vergangenheit wurden meist Java- oder Scala-basierte APIs von Stream-Processing-Frameworks angeboten. Jedoch erfährt das Stream-Processing mit Hilfe von SQL in letzter Zeit sehr viel Aufmerksamkeit, da es Stream Processing auch für Nichtprogrammierer zugänglicher macht und darüber hinaus die Wartbarkeit erhöht.

Heute wird Flink SQL bereits in Produktivsystemen bei Alibaba, Huawei, Lyft und Uber eingesetzt. In diesem Vortrag werde ich den aktuellen Stand der SQL-Funktionen von Flink diskutieren. Darüber hinaus erkläre ich die Wichtigkeit von Flinks einheitlichem Ansatz sowohl statische als auch Streaming-Daten zu verarbeiten. Im Anschluss an die Grundlagen werde ich häufige Anwendungsfälle aus der Praxis präsentieren, von low-latency ETL bis Pattern-Detection in Streams.

Vorkenntnisse

SQL und Grundlagen des Stream Processing

Lernziele

* Die Prinzipien für den Einsatz von SQL mit Streams kennenlernen.
* Geeignete Anwendungsfälle für Flink SQL kennenlernen.
* Den praktischen Einsatz von Flink SQL verstehen.

 

Speaker

 

Timo Walther
Timo Walther ist Committer des Apache Flink Projekts und Teil des Projektmanagement-Ko­mi­tees. Er studierte Informatik an der TU Berlin. Während seiner Studienzeit war er Teil der Database Systems and Information Management Group der TU und arbeitete bei IBM Deutschland. Timo Walther arbeitet als Software Engineer bei Ververica. In Flink beschäftigt er sich hauptsächlich mit der Table & SQL API.

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