spark:spark本身是无状态的,所以我们可以把它看成一个rdd一个算子一个rdd的去处理,就是说可以看成分段处理。 8、数据不同 flink:在flink的世界观中,一切都是由流组成的,离线数据是有界限的流,实时数据是一个没有界限的流,这就是所谓的有界流和无界流。流处理的特点是无界、实时, 无需针对整个数据集执行操作...
数据处理模型:Flink是一个基于事件驱动的流处理框架,可以实时处理数据流,并支持有状态的计算。而Spark是一个基于批处理的框架,可以处理离线的数据集。尽管Spark也有流处理功能,但它是通过微批处理实现的,不如Flink那样实时。 处理引擎:Flink使用了一个称为“流处理引擎”的底层架构,该引擎使得Flink能够提供低延迟的处...
Spark和Flink都是流行的大数据处理框架,它们有一些共同的特点,如支持批处理和流处理,提供了丰富的API和功能,但它们之间也有一些区别: 执行引擎:Spark使用基于内存的计算引擎,通过RDD(Resilient Distributed Datasets)来实现数据的并行处理,而Flink使用基于流的计算引擎,通过DataStream API来实现数据的处理。 状态管理:Flink...
Flink 和 Spark 都是基于内存计算、支持实时/批处理等多种计算模式的统一框架 1,技术理念不同 Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。 而Flink是基于事件驱动的,它是一个面向流的处理框架, Flink基于每个...
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性能基准:Spark 擅长快速的批处理能力,而 Flink 专注于实时分析,表现出更低的延迟和更好的扩展性[^12^]。 社区生态:Spark 拥有更广泛的社区和生态系统,提供更多资源、支持和第三方集成[^12^]。 部署选项:Flink 在部署方面提供了更大的灵活性,可以独立集群部署或在 YARN 或 Kubernetes 上部署[^12^]。
但重点在于,它的数据来源依然对系统不可知的,所以与流处理真的存在本质上的区别吗? 所以我认为,Flink的批处理可以看做一种细粒度更大的流处理模式(目前我还不知道它是否也良好支持大量但有限的数据量的计算,如果也支持这种模型,相较而言,Spark的处理模型可能更加专业),与传统的批处理模型还是存在设计层面的区别。
Flink 和 Spark Streaming 两种流计算框架在实现机制上有以下几点主要区别: 数据处理模式上,Flink 是基于流的真正runtime,可以持续地对无界数据流进行计算。Spark Streaming 则采用的是微批处理模型,将数据流离散为批进行处理。 Flink 通过aperator chains实现了流式数据流水线计算。Spark Streaming基于RDD拼接批结果来模...
Flink和Spark是两个流行的大数据处理框架,有以下几点不同之处:1. 数据处理模型:Flink是一个流处理引擎,支持批处理和流处理,可以在同一个引擎上进行实时和离线数据处理。Spark主要是...