Flink:Flink采用了基于数据流的执行引擎,可以对数据流进行优化和调度,提供较低的延迟和较高的吞吐量。 Spark:Spark则采用了基于RDD的执行引擎,对于批处理任务有很好的性能表现,但在处理实时数据流时可能会因为RDD的特性而导致较高的延迟。 5. 生态系统 Spark:Spark拥有更广泛的生态系统,包括Spark SQL、Spark Streamin...
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...
核心差异:Spark 最初是作为批处理框架设计的,后来通过微批处理模型扩展了流处理能力[^10^]。Flink 则从一开始就专注于流处理,提供了低延迟和高吞吐量的实时数据处理能力[^2^][^3^]。 架构设计:Spark 基于 RDD(弹性分布式数据集)模型,支持内存计算以加速数据处理任务[^5^]。Flink 采用数据流图表示数据处理流程...
执行引擎:Flink采用了基于数据流的执行引擎,可以对数据流进行优化和调度。Spark采用了基于RDD的执行引擎,对于批处理任务有更好的性能表现。Flink的数据流执行引擎在处理实时数据时具有优势,可以提供更低的延迟和更高的吞吐量。 总的来说,Flink更适合处理实时和有状态的流处理任务,而Spark更适合处理离线的批处理任务。...
Flink和Spark是两个流行的大数据处理框架,它们有以下区别:1. 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...
其实和Kafka结合的区别还是跟他们的设计理念有关,SparkStreaming是基于微批处理的,所以他采用DirectDstream的方式根据计算出的每个partition要取数据的Offset范围,拉取一批数据形成Rdd进行批量处理,而且该Rdd和kafka的分区是一一对应的; Flink是真正的流处理,他是基于事件触发机制进行处理,在KafkaConsumer拉取一批数据以后,...
1.Spark是微批处理,Flink基于一个个事件流式处理 2.Spark是没有状态的, Flink基于状态编程, 3.Spark是通过微批数据模拟流数据处理,秒级数据延迟;Flink 可以用流数据模拟批数据更好扩展 4.时间机制: Spark Streaming 支持的时间机制有限,只支持处理时间。使用processing time模拟event time必然会有误差, 如果产生数...
Flink 和 Sp..1)从架构角度上:SparkStreaming 的 Task 的运行依赖于 Driver,Executor,Worker,Flink 运行主要依赖于JobManager,TaskManager。2)从
二、主要区别 1. 流处理模式 Flink采用的是基于流的真正runtime,可以对数据流进行持续计算。Spark ...