目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm、Samza、Flink、Spark等,批处理有Spark、Hive、Pig、Flink等。既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark。 虽然Spark和Flink都支持流计算,但Spark是基于批来模拟流的计算,而Flink则完全相反,它采用的是基于流计算来模拟批计算。从技术的...
Spark 和 Flink 可以说目前是各擅胜场，批处理领域 Spark 称王，而在流处理方面 Flink 当仁不让。具体到项目应用中，不仅要看是流处理还是批处理，还需要在延迟、吞吐量、可靠性，以及开发容易度等多个方面进行权衡。如果在工作中需要从 Spark 和 Flink 这两个主流框架中选择一个来进行实时流处理，我们更加推荐...
作为开源大数据处理框架Apache Spark的一部分能力,Spark Streaming与Apache Flink一样,是流处理的卓越选择。Spark Streaming 可以处理来自多种数据源的数据,如 Kafka、Flume、Kinesis 等,并将连续的数据流拆分成一系列离散的数据批次,每个批次的数据可以在 Spark 引擎上进行处理,类似于批处理作业。 2、 流处理解决方案提...
第三个争论:Flink 宣称的event time和watermark机制 Spark 已经在 2.2 版本中也提供了,所以 Spark 和 Flink 一样好用。事实上,且不说 Spark 引入 event time 和 watermark 比 Flink 晚得多(event time 在 2.0 开始加入,watermark 则到 2.2 才得到完整支持),即便是现在的 2.3 版本,Spark 也只支持相对简单的 ...
深入比较 Apache Flink和 ApacheSpark,探索它们在数据处理方面的差异和优势,以帮助您确定最适合的数据处理框架。 大纲 Apache Flink和Apache Spark简介 关键特性比较 性能基准和可扩展性 针对特定用例选择正确工具的建议 结论 Apache Flink 和 Apache Spark 简介 ...
Spark 1.X的Mirco-Batch模型就尝试从批处理的角度处理流数据,将不间断的流数据切分为一个个微小的批处理块,从而可以使用批处理的transform操作处理数据。还有Jay提出的Kappa架构,使用类似于Kafka的日志型消息存储作为中间件,从流处理的角度处理批处理。在工程师的不断努力和尝试下,Dataflow模型孕育而生。 起初,...
Apache Kafka 是一个流行的事件流平台,可用于实时摄取从多个垂直领域(如物联网、金融交易、库存等)的各种来源生成的数据/事件。然后,这些数据可以流式传输到多个下游应用程序或引擎中,以便进一步处理和最终分析,以支持决策。 Apache Flink 是一个强大的引擎,用于在到达 Kafka 主题时通过修改、丰富或重组流数据来优化...
Apache Flink 简介 前言 计算引擎 大数据计算引擎分为离线计算和实时计算,离线计算就是我们通常说的批计算,代表是Hadoop MapReduce、Hive等大数据技术。实时计算也被称作流计算,代表是Storm、Spark Streaming、Flink等大数据技术。 计算引擎也在不断更新迭代,下图展示的是每一代计算引擎的代表,从第一代的Hadoop Map...
两个最流行和发展最快的流处理框架是Flink(自 2015 年以来)和Kafka 的 Stream API(自 2016 年以来在Kafkav0.10 中)。两者都是从 Apache 开源的,并迅速取代了SparkStreaming——该领域的传统领导者。 在本文中,我将通过代码示例分享这两种流处理方法之间的主要区别。关于这个主题的文章很少涉及高级差异,例如[1]、...
Flink以其高效的流处理能力和精确的一次性语义(EXACTLY_ONCE)受到了广泛关注,而Kafka则以其高性能、高可用、可扩展的发布-订阅消息系统闻名于世。将两者结合使用,可以实现高效的数据流处理和消息队列服务,为企业级应用提供强大的数据处理能力。 为了更高效地开发和管理Flink与Kafka集成相关的数据处理流程,百度智能云推出...