目前Spark-sql是Spark里面最活跃的组件之一,Spark提供了类似Hive的sql和Dataframe这种DSL来查询结构化 数据,API很成熟,在流式计算中使用很广,预计在流式计算中也会发展得很快。至于Flink,到目前为止,Flink Table API只支持类似DataFrame这种DSL,并且还是处于beta状态,社区有计划增加SQL 的interface,但是目前还不确定什么...
目前Spark-sql是Spark里面最活跃的组件之一,Spark提供了类似Hive的sql和Dataframe这种DSL来查询结构化 数据,API很成熟,在流式计算中使用很广,预计在流式计算中也会发展得很快。至于Flink,到目前为止,Flink Table API只支持类似DataFrame这种DSL,并且还是处于beta状态,社区有计划增加SQL 的interface,但是目前还不确定什么...
目前Spark-sql是Spark里面最活跃的组件之一,Spark提供了类似Hive的sql和Dataframe这种DSL来查询结构化 数据,API很成熟,在流式计算中使用很广,预计在流式计算中也会发展得很快。至于Flink,到目前为止,Flink Table API只支持类似DataFrame这种DSL,并且还是处于beta状态,社区有计划增加SQL 的interface,但是目前还不确定什么...
Flink的数据集就像Spark的Dataframe API,在执行之前进行了优化。 在Spark 1.6中,数据集API被添加到spark中,这可能最终取代RDD抽象。 Dataset和DataStream是独立的API 在Spark中,所有不同的抽象,如DStream,Dataframe都建立在RDD抽象之上。但在Flink中,Dataset和DataStream是基于顶级通用引擎构建的两个独立抽象。虽然它们模...
Apache Flink:提供高级窗口功能,包括事件时间和处理时间窗口,以及用于处理复杂事件模式的会话窗口。Flink的窗口特性特别适合实时流处理。 Apache Spark:提供基本的窗口功能,例如滚动和滑动窗口,它们适用于批处理和微批处理场景,但可能不适合实时流处理。 性能基准和可扩展性: ...
(1) Flink概述 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...
的流处理框架Storm、Samza却没有“恰好一次”的准确性保障(在广告投放时,如果播放量算多一次,意味广告主的亏损,导致对平台的不信任,而少算一次则是平台的亏损,平台方很难接受),DStreaming(Spark1.X)无法处理事件时间,只有基于记录数或基于数据处理时间的窗口,Lambda架构过于复杂且可维护性低,最契合的Flink在当时并...
Spark把streaming看成是更快的批处理,而Flink把批处理看成streaming的special case。这里面的思路决定了各自的方向,其中两者的差异点有如下这些: 实时vs 近实时的角度:Flink提供了基于每个事件的流式处理机制,所以可以被认为是一个真正的流式计算。它非常像storm的model。
Apache Spark和Flink都是下一代大数据工具抢占业界关注的焦点。两者都提供与Hadoop和NoSQL数据库的本机连接,并且可以处理HDFS数据。两者都是几个大数据的好方法问题。但由于其底层架构,Flink比Spark更快。Apache Spark是Apache存储库中最活跃的组件。Spark拥有非常强大的社区支持,并且拥有大量的贡献者。Spark已经在生产中...
1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意。Flink是原生的流处理系统,提供high level的API。Flink也提供API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中,所有的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近...