{"id":181500,"date":"2026-01-28T16:17:17","date_gmt":"2026-01-28T15:17:17","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=181500"},"modified":"2026-02-06T04:25:01","modified_gmt":"2026-02-06T03:25:01","slug":"apache-flink-definition-struktur-und-grenzen-des-frameworks","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/apache-flink-definition-struktur-und-grenzen-des-frameworks","title":{"rendered":"Apache Flink : Definition, Struktur und Grenzen des Frameworks"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-ursprunge-von-apache-flink\">Die Urspr\u00fcnge von Apache Flink<\/h2>\nApache Flink wurde urspr\u00fcnglich an der <strong>Technischen Universit\u00e4t Berlin<\/strong> entwickelt. Die ersten Versionen wurden 2011 ver\u00f6ffentlicht und sollten komplexe Probleme bei der <strong>Verarbeitung von Daten<\/strong> in einer verteilten Echtzeitumgebung l\u00f6sen. Flink wurde im Laufe der Jahre zu einer Referenz f\u00fcr eine Vielzahl von Unternehmen, bis es schlie\u00dflich zu einem der beliebtesten <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/open-source-definition\">Open-Source-Frameworks<\/a> wurde. Es war im Jahr 2014, als Flink als Apache Incubator-Projekt akzeptiert wurde, und 2015 wurde es zu einem<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-pig-alles-ueber-die-programmiersprache-von-hadoop\"> Apache<\/a> Top-Level-Projekt. Seitdem hat sich Flink stetig verbessert und ist stolz auf seine aktive Entwickler- und Nutzergemeinschaft.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-zusammensetzung-des-flink-okosystems\">Zusammensetzung des Flink-\u00d6kosystems<\/h2>\nDas \u00d6kosystem von <strong>Apache Flink<\/strong> besteht aus mehreren Schichten und Abstraktionsebenen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt:\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"554\" height=\"416\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image4-3-1.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image4-3-1.png 554w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image4-3-1-300x225.png 300w\" sizes=\"(max-width: 554px) 100vw, 554px\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Storage (Speicherung)<\/strong> : Flink hat mehrere M\u00f6glichkeiten, Daten zu lesen\/schreiben, z. B. <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/hadoop-vs-spark-training-wie-lerne-ich-den-umgang-mit-big-data-tools\">HDFS (Hadoop)<\/a>, S3, lokal, Kafka, u. v. m.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Deploy (Einsatz):<\/strong> Flink kann lokal, auf Clustern oder in der Cloud eingesetzt werden.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Kernel (Kern)<\/strong>: Hierbei handelt es sich um die Ausf\u00fchrungsschicht, die die Fehlertoleranz, die verschiedenen verteilten Berechnungen usw. vorgibt.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>API&#8217;s &amp; Libraries (APIs und Bibliotheken):<\/strong> Dies ist die oberste Schicht des Flink-\u00d6kosystems. Hier befinden sich die Datastream-API, die f\u00fcr die Verarbeitung von Datenstr\u00f6men zust\u00e4ndig ist, die Dataset-API, die f\u00fcr die Stapelverarbeitung zust\u00e4ndig ist, und andere Bibliotheken wie<strong> Flink ML<\/strong> (Machine Learning), <a href=\"https:\/\/geekflare.com\/graph-database-solutions\/\">Gelly (Graph Processing)<\/a> und Table (f\u00fcr SQL).<\/li>\n<\/ul>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Entdecke unsere Kurse<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-wie-ist-die-architektur-von-flink-aufgebaut\">Wie ist die Architektur von Flink aufgebaut?<\/h2>\n<strong>Apache Flink<\/strong> ist eine verteilte Verarbeitungsmaschine f\u00fcr zustandsbehaftete Berechnungen auf begrenzten oder <strong>unbegrenzten Datenstr\u00f6men.<\/strong>\n\nSie wurde so konzipiert, dass sie in allen g\u00e4ngigen<strong> Cluster-Umgebungen<\/strong> funktioniert und in der Lage ist, Berechnungen mit sehr hoher Geschwindigkeit und in beliebigem Ma\u00dfstab durchzuf\u00fchren.\n\nJede Art von Daten wird als <strong>Stream produziert,<\/strong> seien es Messwerte von Sensoren (IoT), Ereignisprotokolle (Logs) oder sogar Benutzeraktivit\u00e4ten auf Webseiten.\n\nWie wir gerade gesehen haben, k\u00f6nnen die verarbeiteten <strong>Str\u00f6me<\/strong> entweder begrenzt oder unbegrenzt sein, aber was bedeutet das genau?\n\nUnbegrenzte Feeds haben einen Anfang, aber kein definiertes Ende, was bedeutet, dass sie die <strong>Daten so liefern,<\/strong> wie sie erzeugt werden. Sie m\u00fcssen kontinuierlich verarbeitet werden, d. h. unmittelbar nach der Aufnahme.\n\nDaher kann man nicht warten, bis der gesamte Strom eingetroffen ist, um ihn zu verarbeiten, sondern muss die Str\u00f6me in der Reihenfolge verarbeiten, in der sie eintreffen.\n\nDie genaue Kontrolle von Zeit und Status erm\u00f6glicht es <strong>Apache Flink<\/strong>, jede Art von Anwendung auf diesen Streams auszuf\u00fchren.\n\nBegrenzte oder beschr\u00e4nkte Streams haben einen definierten Anfang und ein definiertes Ende. Im Gegensatz zu unbegrenzten Streams k\u00f6nnen sie erst verarbeitet werden, nachdem sie alle Daten f\u00fcr <strong>Berechnungen aufgenommen<\/strong> haben. Ihre geordnete Verarbeitung ist daher nicht notwendig. Die Verarbeitung dieser Streams wird auch als Stapelverarbeitung oder Batch-Processing bezeichnet.\nDiese Streams werden intern mit Algorithmen und Berechnungen verarbeitet, die speziell f\u00fcr Datasets mit fester Gr\u00f6\u00dfe entwickelt wurden.\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1999\" height=\"474\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image1-3-1.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image1-3-1.png 1999w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image1-3-1-300x71.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image1-3-1-1024x243.png 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image1-3-1-768x182.png 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image1-3-1-1536x364.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1999px) 100vw, 1999px\">\n\n<figcaption><\/figcaption><\/figure>\nEs ist leicht zu verstehen, dass Flink eine hervorragende Leistung bei der Verarbeitung von begrenzten oder unbegrenzten Datenmengen bietet.\n\n?Auch interessant:\n<table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\">\n<colgroup>\n<col width=\"426\"><\/colgroup>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Spark&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-spark\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-spark\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Spark<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Kafka&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-kafka\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-kafka\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Kafka<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Cassandra&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-cassandra-die-beliebteste-nosql-bdd\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-cassandra-die-beliebteste-nosql-bdd\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Cassandra<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Schulung&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-schulung-wie-lerne-ich-hadoop-spark-und-cassandra\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-schulung-wie-lerne-ich-hadoop-spark-und-cassandra\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Schulung<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Airflow&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-airflow-was-ist-das-und-wie-kann-man-es-nutzen\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-airflow-was-ist-das-und-wie-kann-man-es-nutzen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Airflow<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Flume&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-flume-was-ist-das-wozu-dient-es\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-flume-was-ist-das-wozu-dient-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Flume<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Storm&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-storm-was-ist-das-wozu-benutzt-man-es\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-storm-was-ist-das-wozu-benutzt-man-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Storm<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-welche-anwendungen-sind-durch-api-s-mit-flink-verbunden\">Welche Anwendungen sind durch API&#8217;s mit Flink verbunden?<\/h2>\nApache Flink bietet eine Reihe von umfangreichen<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-rest-api-was-ist-das-und-wie-kann-man-sie-nutzen\"> APIs,<\/a> mit denen Transformationen sowohl auf Batch- als auch auf Streaming-Daten durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Diese Transformationen werden auf verteilten Daten durchgef\u00fchrt und erm\u00f6glichen es Entwicklern, eine Anwendung zu bauen, die ihren Anforderungen entspricht.\n\nHier sind die wichtigsten APIs, die Flink anbietet:\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-api-datastream\">Die API Datastream :<\/h3>\nDiese <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/api-gateway-funktionsweise-und-vorteile\">API<\/a> ist die wichtigste Programmierschnittstelle f\u00fcr die Erstellung von Datenstr\u00f6men (Stream Processing).\n\nSie bietet eine hohe Abstraktionsebene f\u00fcr deren Manipulation und native Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Partitionierung von Daten f\u00fcr die parallele Verarbeitung.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-api-dataset\">Die API Dataset :<\/h3>\nDie API ist eine <strong>Programmierschnittstelle f\u00fcr die Verarbeitung von Batchdaten<\/strong>. Sie bietet auch native Unterst\u00fctzung f\u00fcr die parallele Verarbeitung in gro\u00dfem Ma\u00dfstab.\n\nSie basiert auf dem MapReduce-Modell, bietet aber erweiterte M\u00f6glichkeiten, wie z. B. verteilte Zust\u00e4nde, Fehlerbehandlung und automatische Optimierung.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-api-tabelle\">Die API Tabelle :<\/h3>\nDiese <strong>API ist eine Programmierschnittstelle<\/strong> f\u00fcr die Verarbeitung von relationalen Daten. Sie erm\u00f6glicht es Entwicklern, Datenverarbeitungsprogramme zu erstellen, die auf Tabellen und SQL-Abfragen basieren, und dabei die Vorteile von Flink zu nutzen.\n\nSie ist mit den anderen <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-rest-api-was-ist-das-und-wie-kann-man-sie-nutzen\">APIs<\/a> von Flink kompatibel, so dass du die verschiedenen Schnittstellen leicht kombinieren kannst, um spezifische Datenverarbeitungsanforderungen zu erf\u00fcllen.\n\nDie mit diesen <strong>APIs erstellten Programme sind dank der verteilten Architektur<\/strong> von Flink leicht skalierbar und ausfallsicher. Sie k\u00f6nnen auf gro\u00dfen Rechenclustern ausgef\u00fchrt werden und garantieren so eine hohe Leistung und Verf\u00fcgbarkeit.\n<blockquote>\n\t\t\t\t<u>Beachte<\/u>: Es gibt auch API&#8217;s <b>FlinkML<\/b> f\u00fcr Machine Learning, <b>Gelly<\/b> f\u00fcr graphorientierte Datenbanken oder <b>CEP<\/b> f\u00fcr komplexe Verarbeitung (Complex Event Processing).<\/blockquote>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"\/formation\/data-ia\/\">Apprendre \u00e0 concevoir des APIs<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-schlusselfunktionen-von-flink\">Schl\u00fcsselfunktionen von Flink<\/h2>\n<strong>Apache Flink<\/strong> verf\u00fcgt \u00fcber die im Folgenden aufgef\u00fchrten Schl\u00fcsselbegriffe:\n<ul>\n \t<li><strong>Parallelisierung<\/strong> erm\u00f6glicht Apache Flink die Verarbeitung von Daten durch die Verteilung von Aufgaben auf mehrere Verarbeitungsknoten (sog. &#8222;Slots&#8220;) gleichzeitig.<\/li>\n \t<li>Dadurch wird die Zeit f\u00fcr die <strong>Datenverarbeitung<\/strong> erheblich verk\u00fcrzt, da die Ressourcen der verteilten Umgebung voll ausgenutzt werden. Aufgaben k\u00f6nnen in mehrere Teilaufgaben aufgeteilt werden, die dann parallel ausgef\u00fchrt werden, wodurch die Verarbeitungseffizienz gesteigert wird.<\/li>\n \t<li>Bei der <strong>Datenverteilung<\/strong> werden die Daten in kleine Gruppen, sogenannte &#8222;Partitionen&#8220;, aufgeteilt, die dann auf mehrere Verarbeitungsknoten verteilt werden.<\/li>\n \t<li>Die <strong>Partitionen<\/strong> k\u00f6nnen anhand von Schl\u00fcsseln, Werten oder anderen Verteilungskriterien aufgeteilt werden, damit sie effizienter verarbeitet werden k\u00f6nnen und somit Engp\u00e4sse vermieden werden.<\/li>\n \t<li>Diese <strong>Funktion<\/strong> ist ein grundlegender Aspekt der Parallelisierung in Apache Flink.\nApache Flink ist so konzipiert, dass es durch Checkpointing fehlertolerant ist, d. h. es kann die Daten auch dann weiterverarbeiten, wenn ein oder mehrere Verarbeitungsknoten ausfallen.<\/li>\n \t<li>Es kann <strong>Ausf\u00e4lle<\/strong> automatisch erkennen und die Daten entsprechend replizieren.<\/li>\n<\/ul>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"553\" height=\"200\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image2-2-2.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image2-2-2.png 553w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/image2-2-2-300x108.png 300w\" sizes=\"(max-width: 553px) 100vw, 553px\">\n\n<figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vergleich-zwischen-flink-und-spark-streaming\">Vergleich zwischen Flink und Spark Streaming<\/h2>\n<style type=\"text\/css\">\n.tg {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}<br \/>\n.tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;<br \/>\n  overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}<br \/>\n.tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;<br \/>\n  font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}<br \/>\n.tg .tg-hojr{background-color:#343434;border-color:inherit;color:#ffffff;font-family:Arial, Helvetica, sans-serif !important;<br \/>\n  font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:middle}<br \/>\n.tg .tg-xbtn{background-color:#343434;border-color:inherit;color:#ffffff;font-weight:bold;text-align:center;vertical-align:top}<br \/>\n.tg .tg-84g7{background-color:#343434;border-color:inherit;color:#ffffff;font-family:Arial, Helvetica, sans-serif !important;<br \/>\n  font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:top}<br \/>\n.tg .tg-3xi5{background-color:#ffffff;border-color:inherit;text-align:center;vertical-align:top}<br \/>\n.tg .tg-jbyd{background-color:#ffffff;border-color:#000000;text-align:center;vertical-align:top}<br \/>\n<\/style>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Eigenschaft<\/th>\n<th>Apache Flink<\/th>\n<th>Spark Streaming<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Echtzeitverarbeitung<\/td>\n<td>\u2705<\/td>\n<td>\u2705<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Stream-Verarbeitung<\/td>\n<td>\u2705\nVerarbeitung von endlosen Streams mit sehr geringer Latenz<\/td>\n<td>\u2705\nBeschr\u00e4nkt durch Batchgr\u00f6\u00dfen und zugeh\u00f6rige Latenzzeiten<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Batch-Verarbeitung<\/td>\n<td>\u2705<\/td>\n<td>\u274c<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Modell<\/td>\n<td>\u2705\nBasiert auf Operator-Transformationen<\/td>\n<td>\u2705\nBasiert auf RDD-Transformationen<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Graphen<\/td>\n<td>\u2705\n\u00dcber die Gelly-API<\/td>\n<td>\u274c\nNicht unterst\u00fctzt<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Sprachen<\/td>\n<td>\u2705\nPython, Java und Scala<\/td>\n<td>\u2705\u2705\nPython, Java und Scala<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Fehlerkorrektur<\/td>\n<td>\u2705\nBehandelt Ausf\u00e4lle von Verarbeitungsknoten<\/td>\n<td>\u2705\nTolerant gegen\u00fcber Fehlern, aber weniger effizient<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-wo-liegen-die-grenzen-von-flink\">Wo liegen die Grenzen von Flink?<\/h2>\nWelche Einschr\u00e4nkungen hat Flink? Es hat jedoch einige Einschr\u00e4nkungen, die <strong>ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen:<\/strong>\n<ul>\n \t<li><strong>Ressourcenbedarf:<\/strong> Es ben\u00f6tigt eine Menge Ressourcen, um effizient ausgef\u00fchrt zu werden, insbesondere f\u00fcr die Datenspeicherung und die Rechenleistung.<\/li>\n \t<li><strong>Komplexe Implementierung:<\/strong> Es kann f\u00fcr Entwickler mit wenig Erfahrung in der Echtzeitdatenverarbeitung schwierig zu implementieren sein. Die Lernkurve kann sehr hoch sein.<\/li>\n \t<li><strong>Dokumentation:<\/strong> Seine Dokumentation ist umfassend, aber je nach Erfahrung des Lesers schwer zu verstehen.<\/li>\n \t<li><strong>\u00d6kosystem:<\/strong> Flink wurde schnell entwickelt, ist aber im Vergleich zu anderen Tools auf dem Markt relativ neu. Daher kann es sein, dass es in einigen Bereichen noch nicht ausgereift ist oder es an Funktionen mangelt.<\/li>\n \t<li><strong>Upgrades:<\/strong> Code, der in fr\u00fcheren Versionen entwickelt wurde, ist nach einem API-Update nicht mehr kompatibel, was zeitaufw\u00e4ndig sein kann, um den Code wieder kompatibel zu machen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-fazit\">Fazit<\/h2>\nZusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass Apache Flink ein \u00e4u\u00dferst leistungsf\u00e4higes und vielseitiges Framework f\u00fcr die Datenverarbeitung ist. Es bietet fortschrittliche Funktionen f\u00fcr Stream- und Batch-Verarbeitung und erm\u00f6glicht es den Benutzern, Datenverarbeitungsaufgaben in Echtzeit effizient und skalierbar durchzuf\u00fchren.\n\nDie Programmier-APIs von Flink sind einfach zu verwenden und bieten Entwicklern viel Flexibilit\u00e4t. Seine F\u00e4higkeit, gro\u00dfe <strong>Arbeitslasten<\/strong> zu bew\u00e4ltigen, macht ihn zu einer erstklassigen Wahl f\u00fcr Unternehmen und Organisationen aller Gr\u00f6\u00dfen.\n\nObwohl Flink gewisse Einschr\u00e4nkungen hat, entwickelt es sich weiterhin schnell weiter, um den sich \u00e4ndernden Bed\u00fcrfnissen von Unternehmen gerecht zu werden.\n\nJetzt, da du alles \u00fcber Apache Flink wei\u00dft, beginne einen Kurs, der dich in die Lage versetzt, dieses Tool zur Verarbeitung von Datenstr\u00f6men vollst\u00e4ndig zu beherrschen. Entdecke Liora!\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\nData Science Weiterbildung\n<\/a>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Apache Flink wurde urspr\u00fcnglich an der Technischen Universit\u00e4t Berlin entwickelt. Die ersten Versionen wurden 2011 ver\u00f6ffentlicht und sollten komplexe Probleme bei der Verarbeitung von Daten in einer verteilten Echtzeitumgebung l\u00f6sen. Flink wurde im Laufe der Jahre zu einer Referenz f\u00fcr eine Vielzahl von Unternehmen, bis es schlie\u00dflich zu einem der beliebtesten Open-Source-Frameworks wurde. Es war im Jahr 2014, als Flink als Apache Incubator-Projekt akzeptiert wurde, und 2015 wurde es zu einem Apache Top-Level-Projekt. Seitdem hat sich Flink stetig verbessert und ist stolz auf seine aktive Entwickler- und Nutzergemeinschaft.<\/p>\n","protected":false},"author":78,"featured_media":181501,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-181500","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181500","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/78"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=181500"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181500\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":216382,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181500\/revisions\/216382"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/181501"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=181500"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=181500"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}