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Qu’est-ce que Flink ?
Flink est un moteur de traitement de données distribué, conçu pour analyser des flux en temps réel. Il permet de traiter de grandes quantités de données en continu, immédiatement après leur génération.
Conçu pour l’échelle, Flink fonctionne sur des clusters de machines et permet une analyse rapide, fiable et tolérante aux pannes.
À quoi sert Flink ?
Flink est utilisé dans des systèmes où les données arrivent en permanence et doivent être traitées sans délai. On parle alors de streaming de données.
Il est utile quand une entreprise doit détecter des événements en direct, comme des fraudes bancaires, des anomalies techniques, ou des pics d’audience.
Des entreprises du e-commerce, de la finance ou du transport s’en servent pour analyser les comportements utilisateurs, les transactions ou les capteurs connectés.
Comment fonctionne Flink ?
Flink traite les données en continu, au fur et à mesure de leur arrivée. Contrairement aux systèmes traditionnels, il ne fonctionne pas par lots. Il peut aussi combiner les deux approches.
Il repose sur une architecture distribuée. Cela signifie qu’il divise les calculs sur plusieurs serveurs, ce qui le rend rapide et évolutif.
Flink gère différents types de traitements : temps réel (streaming), différé (batch), avec le même moteur. Il garantit aussi un traitement précis même en cas de panne.
Différences avec des notions proches
Flink est souvent comparé à Spark, un autre outil de traitement distribué. La principale différence est que Spark a été pensé à l’origine pour le traitement par lots, alors que Flink l’est pour le streaming.
Kafka est un outil complémentaire, pas concurrent. Kafka permet de transmettre les données. Flink les traite une fois reçues.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une plateforme de vidéos utilise Flink pour recommander du contenu en temps réel selon les clics et vues des utilisateurs.
Une banque l’exploite pour repérer des opérations suspectes sur les cartes dès leur apparition, avant toute confirmation.
Dans l’industrie, Flink permet d’interpréter les données de capteurs afin de prévoir des pannes ou déclencher des mesures préventives automatiques.
Les acteurs du transport l’utilisent pour adapter les trajets ou les horaires en fonction du trafic en direct.